为了尽可能的使模型简单,算法易于理解,这里仅引入激活函数Sigmoid。它的表达式如下图所示。 针对该表达式,做出它的图像如下图所示。 引入该激活函数之后,在多层感知机的每一层计算得到输出结果之后,再将输出结果传入到激活函数中进行计算。这一过程中,线性的输出结果转变为非线性。经过该过程,构建的模型如下图所示。
每个卷积层后都会跟一个激活层。激活函数主要分为饱和激活函数(sigmoid、tanh)与非饱和激活函数(ReLU、Leakly ReLU、ELU、PReLU、RReLU)。非饱和激活函数能够解决梯度消失的问题,能够加快收敛速度。 常用函数:ReLU函数、Leakly ReLU函数、ELU函数等 ReLU函数 Leakly ReLU函数 ELU函数 3. BN层(BatchNorm) 介绍:通过一...
每个卷积层后都会跟一个激活层。激活函数主要分为饱和激活函数(sigmoid、tanh)与非饱和激活函数(ReLU、Leakly ReLU、ELU、PReLU、RReLU)。非饱和激活函数能够解决梯度消失的问题,能够加快收敛速度。 常用函数:ReLU函数、Leakly ReLU函数、ELU函数等 ReLU函数 Leakly ReLU函数 ELU函...
可见BN层往往是放在Conv/FC层之后，ReLU激活层之前的，这是为什么呢？如上面的Sigmoid + Tanh +ReLU三...
四、BN层的作用 1. 防止梯度消失 a .对于Sigmoid函数，如果参数更新发生偏移，情况如下图所示（红点...
Batch-Normalization（下面简称BN)是如何工作的，即在连接层和激活函数之间加了一个BN层，这些参数参与了整个网络的正向和反向传播。这篇博文主要介绍为什么BN算法可以work，内容主要参考了两篇论文，包括18年的一篇NIPS论文。问题的提出和解决 在引入BN之前，以前的model training有一些系统性的问题，导致很多算法收敛速度...
激活函数:全连接层通常会在每个输出节点上应用激活函数,将线性变换的结果映射到非线性空间中,从而更好地适应训练数据。 卷积层和全连接层的区别 网络结构:卷积层和全连接层的网络结构不同。在卷积层中,通过使用卷积核对输入进行卷积操作,从而提取出局部特征,因此具有局部连接的特点;而在全连接层中,所有输入之间都存...
输入:待进入激活函数的变量 输出: 1.对于K个激活函数前的输入,所以需要K个循环。每个循环中按照上面所介绍的方法计算均值与方差。通过γ,β与输入x的变换求出BN层输出。 2.在反向传播时利用γ与β求得梯度从而改变训练权值(变量)。 3.通过不断迭代直到训练结束,得到γ与β,以及记录的均值方差。 4.在预测的正...
不可以。网络模型中，基于卷积的神经网络99%都会用到BN，而几乎每经过一个卷积层后面都会跟着一个BN和激活函数层，激活函数层是使得数据能够分布在激活函数的梯度较大的区域，因此也提高了泛化能力，一旦没有激活函数层，那么网络的泛化能力也大大降低。