在该论文中,谷歌大脑团队所提出了 Swish 激活函数:f(x) = x · sigmoid(x),并通过基线实验表明其在绝大多数环境中可以替代当前比较流行的 ReLU 函数。不过在 Reddit 论坛上,该激活函数的性能与优点还是有些争议的,有的开发者发现该激活函数很多情况下可以比标准的 ReLU 获得更高的性能,而有些开发者则认为 Sw...
1. ReLU 函数层 激活函数ReLU(Rectified Linear Unit)由下式(5.7)表示。 通过式(5.7),可以求出y关于x的导数,如式(5.8)所示。 在式(5.8)中,如果正向传播时的输入x大于0,则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来,如果正向传播时的x小于等于0,则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示...
总的来说Relu是神经网络中非常常用的激活函数。 返回目录 LeakyReLU Leaky ReLU激活函数和导函数分别为 对应的图像分别为: 对应代码为: View Code 返回目录 ReLU6 Relu在x>0的区域使用x进行线性激活,有可能造成激活后的值太大,影响模型的稳定性,为抵消ReLU激励函数的线性增长部分,可以使用Relu6函数 ReLU激活函数和...
Leaky ReLU函数通过把 x x x的非常小的线性分量给予负输入 0.01 x 0.01x 0.01x来调整负值的零梯度问题。 Leaky有助于扩大ReLU函数的范围,通常 α \alpha α的值为0.01左右。 Leaky ReLU的函数范围是负无穷到正无穷。 Leaky ReLU函数的图像:
运行上述代码，输出将是：适用场景 Leaky ReLU 激活函数适用于各种深度学习任务，特别是在以下场景中表现良好：深度学习模型：在深度神经网络中，Leaky ReLU 可以有效避免神经元死亡问题，特别适用于深层网络。卷积神经网络：在卷积层之后使用 Leaky ReLU 可以改善网络的表现，尤其是在处理复杂图像数据时。回归问题：在回归...
常用的激活函数:Sigmoid、Tanh、ReLu、LeakyReLu、Softmax 1)Sigmoid 公式: 其图像为: Sigmoid函数在定义域内处处可导,当sigmoid 函数输入的值趋于正无穷或负无穷时,梯度会趋近零,在反向传播的过程中,导致了向低层传播的梯度也变得非常小,训练很难进行,即产生了梯度消失现象。而且,sigmoid函数的输出恒为正值,不是以...
# 创建一个LeakyReLU激活函数对象,负斜率为0.01 leaky_relu = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01) # 输入一个张量 x = torch.randn(1, 1) # 计算输出张量(注意负值不会被置为0) output = leaky_relu(x) print(output) # 输出可以是负数或正数,取决于输入和负斜率参数...
Relu是修正线性单元(The Rectified Linear Unit)的简称,跟sigmoid和tanh函数相比,Relu函数对于随机梯度下降的收敛速度有极大的促进作用 Relu函数是近几年比较受欢迎的一个激活函数,目前在深度学习领域非常常用 ReLU函数图像与公式 ReLU函数不存在指数运算部分,几乎没有什么计算量 ...
本实验展示了使用PyTorch实现不同激活函数。 计算净活性值,并将其应用于Sigmoid、双曲正切、ReLU和带泄漏的修正线性单元函数。 绘制这些激活函数的图像、打印输出结果,展示了它们在不同输入范围内的行为和输出结果。 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代码语言:javascrip...
tanh函数定义如下: 激活函数形状: tanh和sigmoid函数是具有一定的关系的,可以从公式中看出,它们的形状是一样的,只是尺度和范围不同。 tanh是zero-centered,但是还是会饱和。 ReLU 大家族 ReLU CNN中常用。对正数原样输出,负数直接置零。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...