一.nn.LeakyReLU()函数 在PyTorch 中,nn.LeakyReLU()是一个激活函数,用于引入非线性性到神经网络中。Leaky ReLU 是修正线性单元(ReLU)的一种变体,它在输入为负数时不是完全置零,而是引入一个小的负斜率。nn.LeakyReLU()的初始化参数如下: negative_slope(默认为0.01):负斜率,指定当输入为负数时的斜率值。通...
Leaky-ReLU是Andrew L. Maas等人在2013年《Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models(Leaky ReLU)》论文中提出的一种激活函数。由于ReLU将所有负数部分的值设为0,从而造成神经元的死亡。而Leaky-ReLU是对负值给与一个非零的斜率,从而避免神经元死亡的情况。Leaky-ReLU定义如下: \begin{equation}...
在 PyTorch 中,nn.LeakyReLU()是一个激活函数,用于引入非线性性到神经网络中。Leaky ReLU 是修正线性单元(ReLU)的一种变体,它在输入为负数时不是完全置零,而是引入一个小的负斜率。nn.LeakyReLU()的初始化参数如下: negative_slope(默认为0.01):负斜率,指定当输入为负数时的斜率值。通常设置为一个小...
死区问题与改进：ReLU存在死区问题，即当输入为负时，输出为零，导致神经元失活。Leaky ReLU、PReLU等通...
Leaky ReLU 激活函数该函数试图缓解 dead ReLU 问题。数学公式为: Leaky ReLU 的概念是:当 x < 0 时,它得到 0.1 的正梯度。该函数一定程度上缓解了 dead ReLU 问题,但是使用该函数的结果并不连贯。尽管它具备 ReLU 激活函数的所有特征,如计算高效、快速收敛、在正区域内不会饱和。
ReLU是将所有的负值设置为0,造成神经元节点死亡的情况。相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。 优点: (1)神经元不会出现死亡的情况。 (2)对于所有的输入,不管是大于等于0还是小于0,神经元不会饱和 (3)由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式,在SGD中能够快速收敛。
刚在微信群得到大佬指点，自己答一个：
YOLOV5激活函数RELU代表论文 激活函数leaky 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...