Scale层可以学习到每个特征的缩放系数和偏置量,使得神经网络可以更好地适应不同的数据分布。 ReLU(Rectified Linear Unit)层:ReLU层是一种激活函数,常用于神经网络的隐藏层。ReLU函数可以将小于0的输入值置为0,保持大于0的输入值不变,从而引入非线性因素,提高神经网络的表达能力和拟合能力。ReLU函数还具有稀疏性和抑...
BN-ReLu BN-ReLu可以让relu更好地产生特征选择作用。因为输入值分布更接近0均值(有重构,所以不是等于0均值),于是relu的单侧抑制作用得以展现,不会出现输入全分布在0的一侧(正或负)。 ReLu-BN ReLu-BN的好处在于,激活后再norm,保证了下一层的输入是零均值的。零均值的输入,可以避免下一层连接权的梯度同号,出...
首先,ReLU激活函数的作用是引入非线性变换,使得神经网络能够学习复杂的非线性模式。由于ReLU的梯度不会消失,因此它能够有效地传递梯度,使得网络更容易优化。 其次,批量归一化的作用是将输入特征进行归一化处理,去除输入分布的偏移和变换,使得每一层的激活函数的输入分布更加稳定。这样做的好处是,既减少了梯度下降的依赖...
当使用BN时，可以不用使用Dropout，因此，BN也起到了一定的正则化作用。
在BN中的gamma对于ReLU的影响很小,因为数值的收缩,不会影响是否大于0。但是如果没有偏移量beta,就会出现数据分布在以0为中心的位置,强行将一半的神经元输出置零。因此偏移量beta是必不可少的。 另外一篇文章中也提到了BN层的一个作用: 来源:https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/85141702 ...
一、relu激活函数 一言以蔽之,其实,relu函数的作用就是增加了神经网络各层之间的**非线性关系,**否则,如果没有激活函数,层与层之间是简单的线性关系,每层都相当于矩阵相乘,这样怎么能够完成我们需要神经网络完成的复杂任务, 我们利用神经网络去解决图像分割,边界探测,超分辨等问题时候,我们的输入(假设为x),与期望...
relu 最初的BN论文虽然也在使用ReLU的Inception上进行了试验,但首先研究的是sigmoid激活。因此,试验ReLU的,我猜想作者可能就顺便延续了之前把BN放前面的配置,而没有单独针对ReLU进行处理。总结一下,BN层的作用机制也许是通过平滑隐藏层输入的分布,帮助随机梯度下降的进行,缓解随机梯度下降权重更新对后续层的负面影响。
参考知乎的这个问题,也有提到从实验效果上看先relu再bn效果会更好一些,因为bn的作用就是对上层的输出进行归一化。 个人感觉还是偏向第一种,即conv+relu+bn。如果采用第二种方式,如果效果更好的话应该需要采取措施避免数据再relu之前进入饱和区,最直接的做法就是降低学习率和增大批处理数量。
第二,bn在relu之前还是之后貌似结果差别不大,翻了下原始论文,猜测作者应该是先对sigmoid做了实验,把BN放在了之前,然后relu就直接follow之前的做法了。 第三,需要理解bn的作用在于通过平滑隐藏层输入的分布,帮助随机梯度下降的进行,缓解随机梯度下降梯度衰减的情况。从这个角度来说,前和后应该是都能起到作用的。 2 ...