1.1 激活函数(Activation functions) 选择激活函数的经验法则 如果输出是0、1值(二分类问题),则输出层选择sigmoid函数,然后其它的所有单元都选择Relu函数。 这是很多激活函数的默认选择,如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数,那么通常会使用Relu激活函数。有时,也会使用tanh激活函数,但Relu的一个优点是:当是负值的时...
论文链接:L*ReLU: Piece-wise Linear Activation Functions for Deep Fine-grained Visual Categorization 年份:2019 简介 如果一个激活函数是连续的、有界的,且单调递增的,任何连续的实值函数都可以用一个有隐含层的前馈网络任意地很好地逼近。然而,当网络较深时,这些函数存在梯度消失问题。 为了克服这个问题,引入了R...
Leaky ReLU激活函数首次在声学模型应用中提出，论文作者为Andrew L. Maas。Leaky ReLU旨在解决ReLU函数的Dead ReLU问题，即ReLU将所有负值设为零，导致梯度消失，进而影响神经网络训练。相比之下，Leaky ReLU为所有负值赋予一个非零斜率，使得负值部分仍然有微小梯度，增强训练效果。Leaky ReLU的数学形式如下表...
LeakyReLU(LeakyRectifiedLinearUnit)是一种激活函数,常用于深度学习模型中的判别器(Discriminator)的内部层。它在输入小于零时引入一个小的线性斜率,以便保持一些负数值的梯度,从而避免传统的ReLU函数(RectifiedLinearUnit)在负数输入时的梯度消失问题。 参考内容: LeakyReLU最早由Maas等人在2013年的论文中提出,并被证明...
Leaky ReLU 激活函数首次在该论文关于声学模型应用中被提出, Andrew L. Maas, Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models, ICML 2013 它是一种专门设计用于解决 Dead ReLU 问题的激活函数。ReLU是将所有的负值都设为零,相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率,从下图中可以看出区别。
ReLU函数是深度学习中常用的非线性激活函数,它将负输入转换为零,并保留正输入不变。但是,ReLU函数在处理负输入时存在一个问题,即会产生死亡神经元,导致网络的一部分输出始终为零,使得梯度无法传播到网络的其他部分。为了解决这个问题,LeakyReLU正好应运而生。
判别器d内部的层选用leaky relu激活函数。 在深度学习中,判别器(Discriminator)是生成对抗网络(GAN)中的关键组成部分,其任务是判断给定输入数据是真实样本还是生成样本。为了使判别器具备良好的性能和判别能力,我们需要选择适当的激活函数来构建其内部的层。 对于判别器内部的层,一种常用的选择是使用Leaky ReLU(线性...
ReLU是将所有的负值都设为零,相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型(2013)中首次提出的。以数学的方式我们可以表示为: ai是(1,+∞)区间内的固定参数。 带泄露修正线性单元(Leaky ReLU)函数是经典(以及广泛使用的)的ReLu激活函数的变体,该函数输出对负值输入有很小的坡度...
Leaky ReLU(Leaky Rectified Linear Unit)是一种激活函数,常用于深度学习模型中的判别器(Discriminator)的内部层。它在输入小于零时引入一个小的线性斜率,以便保持一些负数值的梯度,从而避免传统的ReLU函数(Rectified Linear Unit)在负数输入时的梯度消失问题。 参考内容: Leaky ReLU最早由Maas等人在2013年的论文中提出...
Softplus函数是Logistic-Sigmoid函数原函数。 ,加了1是为了保证非负性。Softplus可以看作是强制非负校正函数max(0,x)平滑版本。红色的即为ReLU。 (8)Softmax 用于多分类神经网络输出 (11)GELU :高斯误差线性单元 在这篇论文中,作者展示了几个使用GELU的神经网络优于使用ReLU作为激活的神经网络的实例。GELU也被用于...