Acon激活函数是一种被广泛使用的激活函数,它具有较强的拟合能力,可以有效地改善神经网络的性能。 Acon激活函数是一个双曲正切函数,用来将输入的实数值转换为0到1的概率值,它的公式表示为: f(x)=tanh(x)=2/(1+e^(-2x)) Acon激活函数的优点很多,它可以有效地限定输出值的范围,防止神经元的输出值过大或者...
重新思考神经网络的激活函数:Dynamic ReLU 与ACON激活函数复现 一、Dynamic ReLU 1、论文解读 ReLU是深度学习中很重要的里程碑,简单但强大,能够极大地提升神经网络的性能。目前也有很多ReLU的改进版,比如Leaky ReLU和 PReLU,而这些改进版和原版的最终参数都是固定的。所以论文自然而然地想到,如果能够根据输入特...
最近专门针对视觉任务的新激活函数 FReLU (Funnel Activation for Visual Recognition) 也是Maxout的一种特例,本文设 后,得到了 ACON-FReLU,并且基于此模块,设计了一个仅由 Conv1x1 和 ACON-FReLU 组成的轻量级block: 以此block 为基础搭建了 Toy Funnel Network (TFNet),来验证 ACON-FReLU 的有效性: 和同样不...
f(x) = max(x,px)\quad (p < 1)\\考虑\eta_a(x) = x,\eta b(x) = px,则可获得新的激活函数\mathrm{ACON-B}: f_{\mathrm{ACON-B}}(x)=S_{\beta}(x,px)=(1-p)x\cdot \sigma[\beta(1-p)x]+px \\ 2.4 ACON-C \mathrm{ACON-C}遵循\mathrm{ACON-B}的原理,采用了相同的双自...
ACON 作者提出了一系列的ACON函数,其中 ReLU 是 Maxout 的一种特殊形式,Swish 是 ACON 的一种特殊形式 Meta ACON-C 基于以上的工作,作者提出了三个个激活函数,分别是ACON-C,ACON-FReLU,Meta ACON-C,这里着重介绍后者 origin code:https://github.com/nmaac/acon/blob/main/acon.py Meta ACON-C 结构图如下...
ACON激活函数复现 Smooth Maximum(光滑最大值函数) 基于飞桨框架的复现 网络搭建 网络结构可视化 Meta-ACON 总结 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 ACON激活函数复现 在此论文中作者提出了一个简单、有效的激活函数ACON,该激活函数可以决定是否要激活神经元,在ACON基础上作者进一步提出...
在该工作中,我们提出了一种名为ACON(Activate Or Not)激活函数。此外,我们发现由NAS搜索得到的Swish函数,是我们常用的ReLU激活函数的平滑形式。我们将该形式推广到ReLU函数的其他变体(Leaky-ReLU, PReLU等)。最后我们提出了一个meta-ACON激活函数和其设计空间,它可以自适应的选择是否激活神经元,通过替换原网络的激活...
ReLU 是最常见的激活函数,最近 NAS 搜到的 Swish 在各种 SOTA 网络结构中逐渐取代 ReLU。有趣的是,我们发现虽然两者形式看起来很不一样,但 Swish 可以解释为 ReLU 的一种平滑近似。基于这个发现,本文进一步分析 ReLU 的一般形式 Maxout 系列激活函数,从而得到 Swish 的一般形式、简单且有效的 ACON 激活函数。
论文代码:https://github.com/nmaac/acon 本文提出一种新的激活函数ACON (activate or not),可以自适应地学习激活与否。 ReLU是最常见的激活函数,最近NAS搜到的Swish在各种SOTA网络结构中逐渐取代ReLU。有趣的是,我们发现虽然两者形式看起来...
ReLU 是最常见的激活函数,最近 NAS 搜到的 Swish 在各种 SOTA 网络结构中逐渐取代 ReLU。有趣的是,我们发现虽然两者形式看起来很不一样,但 Swish 可以解释为 ReLU 的一种平滑近似。基于这个发现,本文进一步分析 ReLU 的一般形式 Maxout 系列激活函数,从而得到 Swish 的一般形式、简单且有效的 ACON 激活函数。