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...
而bn的作用是使得输入值的均值为0,方差为1,也就是说假如relu之前是bn的话,会有接近一半的输入值被抑制,一半的输入值被保留。 所以bn放到relu之前的好处可以这样理解:bn可以防止某一层的激活值全部都被抑制,从而防止从这一层往前传的梯度全都变成0,也就是防止梯度消失。(当然也可以防止梯度爆炸) 1、“Internal ...
论文中的这两个细节实际上并不符合ReLU的特性:ReLU后,数据分布重新回到第一象限,这时是最应当进行归一化的;gamma与beta对sigmoid函数确实能起到一定的作用(实际也不如固定gamma=2),但对于ReLU这种分段线性的**函数,并不存在sigmoid的低scale呈线性的现象。
有利于梯度的流动，进一步加速训练（4）。关于BN的放置位置，虽然最初设计在非线性激活之前，但实践中发现放在ReLU之后可能效果更佳，既能提升收敛速度，又能解决过拟合问题（5）。BN的初衷是稳定输入分布，而这个稳定过程在非线性激活前后都可能产生效果，不过根据不同的激活函数特性，可能效果略有不同。
局部响应归一化（Local Response Normalization）应用于基于卷积的图像处理，通过局部归一化邻近特征映射，增强模型的泛化能力。它在ReLU激活函数下有效，通过抑制相邻神经元的活性值，实现平衡效果。侧抑制（lateral inhibition）机制在神经网络中发挥作用，尤其是在ReLU激活函数的使用下，通过邻近神经元间的抑制...
实验表明,放在前后的差异似乎不大,甚至放在ReLU后还好一些。放在ReLU后相当于直接对每层的输入进行归一化,如下图所示,这与浅层模型的Standardization是一致的。 caffenet-benchmark-batchnorm中,还有BN层与不同激活函数、不同初始化方法、dropout等排列组合的对比实验,可以看看。
注意一下relu。它也是一个激活函数,作用可以说跟之前讲的softmax一样,不过它在卷积层用的比较多,而且也是公认的比较好的激活函数。它的变体有很多。有兴趣大家可以自己去查阅资料。以后才会写有关这方面的文章。 代码语言:javascript 复制 pool_shape=pool.get_shape().as_list()nodes=pool_shape[1]*pool_shape...
为了提升 CNN网络性能,全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被softmax逻辑回归(softmax regression)分类,这层也被称作softmax层。 https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 【搬运】卷积神经网络结构图: https://blog.csdn.net/blateyang/article/details/79101339 ...