Leaky ReLU的提出就是为了解决神经元”死亡“问题,Leaky ReLU与ReLU很相似,仅在输入小于0的部分有差别,ReLU输入小于0的部分值都为0,而LeakyReLU输入小于0的部分,值为负,且有微小的梯度。函数图像为(d)。 使用Leaky ReLU的好处就是:在反向传播过程中,对于Leaky ReLU激活函数输入小于零的部分,也可以计算得到梯度(...
对于非线性函数而言,ReLU由于非负区间的梯度为常数,因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem),使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。 缺点 ReLU的输出不是”0均值的” Dead ReLU Problem(神经元坏死现象):某些神经元可能永远不会被激活,导致相应参数永远不会被更新()。举例来说:一个非常大的梯度经过一...
LeakyReLu是深度学习中激活函数的一种,它是ReLu(Rectified linear unit)的进阶版。 ReLu的函数及图像如图1所示,它的优点是避免了梯度消失的问题,而且函数也是由简单的线性函数组成,计算量小。缺点就是当x<0时,导数就恒为0,因此产生了dead neurons。LeakyReLu的函数及图像如图2所示,它的优点是避免产生Dead Neurons,...
在 Update 函数中,使用 Lerp 函数对起始颜色和结束颜色进行插值,返回一个新的颜色,然后将物体的颜色设置为该颜色。其中 speed 参数控制了插值的速度,可以通过调整该参数来控制颜色的渐变速度。通过 Mathf.PingPong 函数,可以让 t 值在 [0, 1] 范围内循环变化,从而实现来回渐变的效果。
激活函数ReLU的图像是()。 A.A B.B C.C D.D 单项选择题 下面哪种情况会带来神经网络优化求解中的梯度消失的问题?() A.使用sigmoid作为激活函数 B.使用relu作为激活函数 C.增加LeakRelu层 D.对输入层做批量正则化(BatchNormalization) 多项选择题 ...