GELU正是在激活中引入了随机正则的思想,是一种对神经元输入的概率描述,直观上更符合自然的认识,同时实验效果要比Relu与ELU都要好。 GELUs其实是 dropout、zoneout、Relus的综合,GELUs对于输入乘以一个0,1组成的mask,而该mask的生成则是依概率随机的依赖于输入。假设输入为X, mask为m,则m服从一个伯努利
在正数不饱和,在负数硬饱和。relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量,因为不用exp,因而收敛较快。但是还是非zero-centered。 relu在负数区域被kill的现象叫做dead relu,这样的情况下,有人通过初始化的时候用一个稍微大于零的数比如0.01来初始化神经元,从而使得relu更偏向于激活而不是死掉,但是这个方法是否有效有争议。
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PReLU激活 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义:带参数的ReLU。二者的定义和区别如下图: 如果ai=0,那么PReLU退化为ReLU;如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01),则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 有实验证明,与ReLU相比,LReLU对最终的结果几乎没什么影响。 PReLU的几点说明 (1)PReLU只增加了极...
relu gelu 区别和图像 从2014年CNN就成为用于目标检测的极热门的工具,至于起因还要从RCNN---Fast RCNN---Faster RCNN说起,今天讨论一些RCNN的有关方法: object detection技术的演进: RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起 ...