CNN 激活函数

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#人工智能

CNN:

1\ Siamoid

2\ Relu + Softplus

图片来源：

http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/

https://www.cnblogs.com/eniac1946/p/7878128.html

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机器学习——sigmoid、tanh、relu等激活函数总结

程序猿之家

08-28

9288

一、什么是激活函数？一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入进行处理，以获得输出的函数称为激活函数。二、为什么要用激活函数？ 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习...

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

cjl30804的博客

02-10

659

深层网络可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，这时选择像ReLU及其变体（如Leaky ReLU、Parametric ReLU）这样的激活函数就显得尤为重要，因为它们有助于保持正向传递路径上的梯度稳定。因此，选择合适的激活函数不仅需要理论知识，也需要实践经验，并且随着新的研究发现和技术的发展，这一领域也在不断进步。一些激活函数，如ReLU，可以帮助缓解梯度消失问题，从而支持更深网络的有效训练。选择合适的激活函数确实可以视为一项技术活，因为它涉及到对具体问题的理解以及对不同激活函数特性的掌握。

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CNN入门笔记（一）

最新发布

m0_62579169的博客

05-19

671

本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，重点讲解了全连接神经网络和CNN的结构与计算过程。全连接神经网络通过寻找最优的权重（W）和偏置（b）来优化结果，而CNN则通过卷积运算处理图像数据，保留了图像的空间信息。文章还详细解释了激活函数、损失函数、梯度下降法以及卷积层、池化层的计算方式。此外，介绍了多通道卷积计算和CNN的整体结构，并简要提及了LeNet-5和AlexNet的网络结构。最后，提供了环境安装的相关信息。

浅谈CNN中的激活函数

sgzqc的专栏

05-16

3310

1. 引言通常情况下，激活函数往往返回0到1的数值。在神经元中，输入的input经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是这里的激活函数。激活函数通常由各种各样的种类，但是他们一般的特点在于倒数简单，方便计算可以节省求导和网络训练时间。 2. 常见的激活函数 这里推荐一个有意思的图，使用小人描绘了各种各样的激活函数，如下所示：接下来，我们从中挑选重要的激活函数由浅入深地进行讲解。 3. 二元阶跃函数二元阶跃函数是最简单的激活函数之一，它基于这样一个事实：如果求和的结果大于或等于0，则结果为1

CNN基础——激活函数(1)

m0_61549984的博客

05-15

622

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

CNN基础——激活函数，赶紧学起来

2401_84006757的博客

04-01

1149

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）②　Python标准库资料（最全中文版）③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

选择CNN激活函数：ReLU、Sigmoid还是Tanh？优缺点对比解读

[选择CNN激活函数：ReLU、Sigmoid还是Tanh？优缺点对比解读](https://pic3.zhimg.com/80/v2-ea4bf692fc12aad56fdb71cd3c4ccc52_1440w.webp) # 1. 了解CNN激活函数 在深度学习中，激活函数扮演着至关重要的角色，...

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层

04-22

ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数在神经网络中广泛使用，它可增加模型的非线性。`Relu_activation.v`和`Relu.v`文件可能包含了ReLU函数的实现。在Verilog中，这通常涉及对每个神经元的输出应用阈值函数，将...

Verilog设计CNN卷积核以及激活函数

01-10

利用Verilog设计CNN卷积核及激活函数，使得我们可以将深度学习算法直接部署到硬件上，从而提供高性能且低延迟的处理能力。 CNN卷积核是卷积神经网络的基础组件，其核心作用是进行图像的卷积运算，提取图像中的局部...

深度神经网络（DNN）：卷积神经网络（CNN）之激活函数大全

Xiao_Bai_Ke的博客

02-15

1523

卷积神经网络中激活函数，理论上可以是线性函数：例但是在模型中一般选用非线性的激活函数。 (1)sigmoid函数： (2)双曲正切函数： (3)硬限幅函数 (4)斜面函数（5）修正线性单元函数（ReLU）（6）渗漏修正线性单元（LReLU）{a属于(0,1)，若a随机生成则为PReLU} （7）参数修正线性单元（PReLU）{a<=1,为可调参数}...

CNN基础——激活函数

m0_61549984的博客

05-15

363

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

CNN 基本部件-常用激活函数详解

专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。

09-08

3080

在项目中可能实际上就常用`relu`作为卷积层和全连接层的激活函数，但是，其他激活函数的特性和relu激活函数的问题及优点在哪也是我们需要知道的。

CNN入门讲解：什么是激活函数（Activation Function）

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bobo_jiang的博客

01-16

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各位看官老爷们 (￣▽￣)／这里是波波给大家带来的CNN卷积神经网络入门讲解不定期我将给大家带来绝对原创，脑洞大开，幽默风趣的深度学习知识点入门讲解希望大家多多支持，多多关注微信公众号：follow_bobo 知乎号：蒋竺波啦啦啦(～￣▽￣)～新年好好久不见啊想我吗我们前面说了卷积层，再到下采样层根据网络结构我们应该又

CNN的激活函数

2402_86344613的博客

03-12

583

Sigmoid 和 Softmax 的输出值被限制在特定范围内（Sigmoid 是 [0, 1]，Softmax 的输出和为 1），ReLU 的输出是非负的（[0, +∞)）。这三种激活函数的相同点和不同点，并分别说明它们相较于其他两种激活函数的优点。这三种激活函数都能为神经网络引入非线性特性，使网络能够学习复杂的模式。它们都是深度学习中常用的激活函数，适用于不同的任务场景。

CNN - 激活函数

hugh_博客标题

04-18

806

CNN - 激活函数 首先明白函数的作用：增加模型的非线性表达能力感谢: 蒋竺波：CNN入门讲解：什么是激活函数（Activation Function）前提知识复习：参考知乎：什么是「齐次」，「非齐次」，「线性」，「非线性」？ - 知乎可加性：f(x1+x2)=f(x1)+f(x2)f(x_1+x_2) = f(x_1) + f(x_2)f(x1+x2)=f(x1)+f(x2)...

tiny_cnn源码阅读(2)-激活函数

KangRoger的专栏

05-29

3059

激活函数概述 identiti函数 sigmoid函数 relu函数 leaky_relu elu softmax tanh tanh p1m2 源码阅读参考激活函数概述神经网络都有各个层组成，在不同的层中，用到不同的激活函数。在看layer之前，先了解一下定义的激活函数。数据”经过一个神经网络时，经过卷积或池化等运算后，最终输出的一个值。这个“输出值”就是经过激活函数计算的来的，反向求导，也

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

lmx_smile的博客

12-01

1553

激活函数 为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。常用的激活函数 Sigmoid：用于二分类神经网络输出 sigmoid函数也叫 Logistic 函数，用于隐层神...

神经网络激活函数的介绍

bjy_fighting的博客

04-07

5901

1、Sigmoid Sigmoid函数在以往的神经网络里是很常用的，但在深度学习里用的并不那么多，它主要有以下不足： a、容易过饱和并且造成梯度消失。从图中可以看出当Sigmoid函数的值为0或1时，而我们知道sigmoid函数的导数等于其本身乘以1-其本身，那么就导致梯度为0的情况出现，考虑到梯度传播时需要与本地的梯度相乘，那么梯度通过该门函数后几乎没有信号流出。因此，在初始化梯度时一定要很小

CNN激活函数

04-02

<think>好的，我现在需要回答用户关于CNN中常用的激活函数及其实现方式的问题。首先，我得回忆一下CNN的基本结构，激活函数的作用，以及常见的几种类型。用户提到了ReLU，可能还有其他的比如Sigmoid、Tanh，还有Leaky ReLU、ELU这些变种。首先，激活函数在CNN中的主要作用是引入非线性，这样网络才能学习复杂的模式。如果没有激活函数，无论多少层都相当于线性变换，无法处理复杂的任务。所以，正确选择激活函数很重要。接下来，用户提到的引用里有ReLU的应用，以及预训练的参数初始化。可能需要结合这些引用内容来支持回答。比如引用1提到卷积层后用ReLU引入非线性，引用2提到GoogleNet，可能需要考虑不同模型使用的激活函数是否有差异。常见的激活函数有： 1. ReLU（Rectified Linear Unit）：最常用，计算简单，能缓解梯度消失问题，但在负数区域输出为零可能导致神经元死亡。 2. Sigmoid：输出在0到1之间，适合二分类，但容易导致梯度消失。 3. Tanh：输出在-1到1之间，比Sigmoid梯度更强，但同样有梯度消失问题。 4. Leaky ReLU：解决ReLU的死亡问题，负数区域有小的斜率。 5. ELU（Exponential Linear Unit）：类似Leaky ReLU但更平滑，可能提升准确率但计算复杂。 6. Swish：Google提出的，可能在某些情况下优于ReLU。然后，需要说明每种函数的数学表达式，用LaTeX格式，用户要求行内用$...$，独立公式用$$...$$。比如ReLU的公式是$f(x) = \max(0, x)$，Sigmoid是$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$等。应用场景方面，ReLU在隐藏层广泛使用，尤其是深层网络；Sigmoid和Tanh可能在输出层用于概率或回归问题，但隐藏层较少用；Leaky ReLU和ELU用于解决神经元死亡问题；Swish在较新模型中可能有应用。实现方式部分，需要给出代码示例，比如在Python中使用PyTorch或TensorFlow如何实现这些激活函数。例如，ReLU可以直接用框架中的函数，而Leaky ReLU需要指定参数。需要注意引用用户提供的参考内容，比如在提到卷积层后使用ReLU时，引用[^1]，而提到GoogleNet时可能引用[^2]，但用户给出的引用2是关于GoogleNet使用了预训练的参数初始化，可能和激活函数无关，所以可能只在ReLU部分引用。另外，用户的问题还包括生成相关问题，可能需要准备几个相关问题，比如比较不同激活函数的优缺点，或者激活函数的选择对模型训练的影响等。总结回答结构： 1. 激活函数的作用：引入非线性，引用[^1]。 2. 常用激活函数及其数学表达式：ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU、ELU、Swish。 3. 应用场景：每种的适用情况。 4. 实现方式：代码示例。 5. 相关问题。需要注意LaTeX格式的正确性，比如行内公式是否正确使用$包围，独立公式是否用$$并单独成段。例如，ReLU的独立公式： $$ f(x) = \max(0, x) $$ Sigmoid： $$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$ 同时检查是否有语法错误，比如括号是否闭合，符号是否正确。最后，确保使用中文回答，结构清晰，分点说明，并在适当位置添加引用标识。</think>### 卷积神经网络 (CNN) 常用激活函数及其实现方式 #### 1. 激活函数的作用 激活函数为神经网络引入非线性，使其能够学习复杂特征。例如，卷积层后使用 **ReLU** 可抑制负值并增强特征表达能力。 #### 2. 常用激活函数及数学表达式 ##### (1) ReLU (Rectified Linear Unit) - **公式**： $$ f(x) = \max(0, x) $$ - **特点**：计算高效，缓解梯度消失，但负数区域输出为零可能导致“神经元死亡”。 - **应用场景**：CNN隐藏层的默认选择，如VGG、ResNet等[^1]。 ##### (2) Sigmoid - **公式**： $$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$ - **特点**：输出范围为$[0,1]$，适合二分类输出层，但易导致梯度消失。 - **应用场景**：二分类任务的输出层（如图像分类中的概率预测）。 ##### (3) Tanh (双曲正切) - **公式**： $$ \tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} $$ - **特点**：输出范围为$[-1,1]$，梯度比Sigmoid更强，但仍存在梯度消失。 - **应用场景**：RNN或需要对称输出的场景。 ##### (4) Leaky ReLU - **公式**： $$ f(x) = \begin{cases} x & \text{if } x > 0 \\ \alpha x & \text{其他} \end{cases} \quad (\alpha \text{为小常数，如0.01}) $$ - **特点**：缓解ReLU的“神经元死亡”问题。 - **应用场景**：深层网络或训练不稳定时。 ##### (5) ELU (Exponential Linear Unit) - **公式**： $$ f(x) = \begin{cases} x & \text{if } x > 0 \\ \alpha (e^x - 1) & \text{其他} \end{cases} $$ - **特点**：输出均值接近零，加速收敛，但计算复杂。 - **应用场景**：对噪声敏感的任务（如图像分割）。 ##### (6) Swish - **公式**： $$ f(x) = x \cdot \sigma(\beta x) \quad (\beta \text{为可学习参数}) $$ - **特点**：连续可微，在某些任务中表现优于ReLU。 - **应用场景**：Google的MobileNet等轻量级模型。 #### 3. 实现方式（以PyTorch为例） ```python import torch.nn as nn # ReLU layer_relu = nn.ReLU() # Sigmoid layer_sigmoid = nn.Sigmoid() # Tanh layer_tanh = nn.Tanh() # Leaky ReLU（α=0.01） layer_leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.01) # ELU（α=1.0） layer_elu = nn.ELU(alpha=1.0) # Swish（需自定义实现） class Swish(nn.Module): def __init__(self, beta=1.0): super().__init__() self.beta = beta def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(self.beta * x) ``` #### 4. 选择建议 - **隐藏层优先选择ReLU**，计算高效且广泛验证。 - **输出层根据任务类型**：分类用Sigmoid或Softmax，回归用线性函数。 - **训练不稳定时尝试Leaky ReLU或ELU**。