ReLu、LeakyRelu、PReLu（转载）

最新推荐文章于 2024-08-01 19:40:18 发布

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激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

07-22

2055

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度。 Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围 σ(x) = 1 / ...

激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

最新发布

生活需要深度

08-02

1452

在这篇文章中，会接着上文提到的众多激活函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的激活函数的介绍。ReLU6 激活函数在负值区域与普通的ReLU相同，而在正值区域则进行了剪裁，将正值限制在一个较小的范围内，通常是[0, 6]。CELU 激活函数是 ELU激活函数的变体，与 ELU 不同，CELU 是一个连续可导的激活函数，旨在在保持ELU的非线性特性的同时消除其在某些点上不可导的问题。ReLU6激活函数具有一定的效果，在当前诸多领域都有应用，是一个比较常用的激活函数！可以作为一种常用激活函数！

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【论文复现】ReLU、Leaky ReLU、PReLU、RReLU实验对比（2015）

qq_38253797的博客

07-18

9310

前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf. 论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的防止过拟合。一、背景我们在设计神经网络时候，在选择激活函数方面，大家都有一个常识：使用非饱和激活函数.

PyTorch学习笔记：nn.LeakyReLU——LeakyReLU激活函数

qq_50001789的博客

02-10

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深度学习激活函数论文总结

qq_40905284的博客

03-20

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深度学习激活函数论文阅读笔记

【人工智能】“深度学习”这十年：52篇顶级论文带你走完人工智能之路

王博（Kings）的博客

02-14

5079

在看网络时，看到https://leogao.dev/2019/12/31/The-Decade-of-Deep-Learning/ 进行总结学习这文章总结了过去十年中在深度学习领域具有影响力的论文，从 ReLU、AlexNet、GAN 到 Transformer、BERT 等。每一年还有很多荣誉提名，包括了众多名声在外的研究成果。 2011 年：激活函数 ReLU 《Deep ...

生成对抗网络学习笔记3----论文unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial

I am what i am

06-20

3万+

论文原文：地址论文译文：地址1、阅读论文Radford A, Metz L, Chintala S. Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks[J]. Computer Science, 2015.2、翻译论文摘要近年来，使用卷积神经网络的监督学习被大量应用

激活函数总结（一）：ReLU及其变体

生活需要深度

08-01

755

β = 1 β = 1β=1， f ( x ) = x ⋅ s i g m o i d ( x ) f(x)=x⋅sigmoid(x)f(x)=x⋅sigmoid(x)，相当于Sigmoid-weighted Linear Unit (SiL)然而，ReLU也存在一个问题，当输入为负数时，梯度为0，导致对应的神经元无法更新权重，这被称为"神经元死亡"问题。到此，使用激活函数总结（一）已经介绍完毕了！总结的激活函数都在目录中有所展示，如果找不到你想查看的激活函数，请去这里寻找：激活函数总结（二）！

ReLU和BN层简析

huang_nansen的博客

01-23

2万+

卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic-sigmoid、tanh-sigmoid、ReLU等。 sigmoid激活函数应用于深度神经网络中，存在一定的局限性，当数据落在左右饱和区间时，会导致导数接近0，在卷积神经网络反向传播中，每层都需要乘上激活函数的导数，由于导数太小，这样经过几次传播后，靠...

【darknet源码解析-07】activations.h和activations.c 解析

生活需要深度

07-29

594

比如对于Sigmoid激活函数(记作f(x)),其导数值为 f'(x)=f(x) * (1 - f(x)), 因此如果给出 y = f(x), 那么 f'(x)=y*(1-y),只需要输出值y就可以了，// 比如对于sigmoid激活函数(记作f(x))，其导数值为f'(x) = f(x)*(1-f(x))，因此如果给出f(x)，那么f'(x) = y*(1-y)，只需要输出值y就可以了。// 计算激活函数对加权输入的导数, 并乘以delta，得到当前层最终的delta(误差项)

【神经网络】神经元ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比较

zkq_1986的博客

12-12

2972

下图是ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比较： ReLU，对小于0部分，直接置为0； Leaky ReLU，对小于0部分，进行这样的转换：y_i=a_i * x_i ，它的a_i是固定的； PReLU中的a_i 根据数据变化而变化； RReLU中的a_i是一个在一个给定的范围内随机抽取的值，这个值在测试环节就会固定下来...

ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU

luxiaohai学习专栏

01-22

7万+

ReLU LReLU PReLU CReLU ELU SELUReLU tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None)LReLU(Leaky-ReLU) 其中aia_i是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aia_i. tensorflow中：tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)PReLU

Keras中使用如Leaky ReLU等高级激活函数的方法

hesongzefairy的博客

02-02

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在用Keras来实现CNN等一系列网络时，我们经常用ReLU作为激活函数，一般写法如下： from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, ...

深度学习 BN 、LeakyReLU算法原理

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YOLO V3网络结构

【视觉】关于leaky_relu找不到的问题

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error:module 'tensorflow.python.ops.nn' has no attribute 'leaky_relu' 事件：最近在跟着老师学习视觉方面的东西，自己琢磨着行人检测，在搜索资料的时候无意之中看到了yolo，瞬间觉得怎么可以这么牛*，关于yolo的种子已经埋下... 在运行yolo-tensorflow时，遇到了‘leaky_relu’找不到的问题，看了网上的解...

ReLU激活函数：简单之美