1. Sigmoid函数(torch.nn.Sigmoid) Sigmoid函数是常用的激活函数之一,它将输入值映射到一个0到1的区间,可以用来模拟神经元的激活状态。Sigmoid函数的公式为: f(x) = 1 / (1 + exp(-x)) Sigmoid函数具有平滑的S形曲线,但在输入较大或较小的情况下容易出现梯度消失的问题。 2. Tanh函数(torch.nn.Tanh) ...
是高斯分布的累积分布函数(Cumulative Distribution Function for Gaussian Distribution). ReLU6torch.nn.ReLU6() ReLU6是在ReLU的基础上,限制正值的上限为6. one-stage的目标检测网络SSD中用到这个激活函数啦~ Sigmoidtorch.nn.Sigmoid() Sigmoid是将数据限制在0到1之间。而且,由于Sigmoid的最大的梯度为0.25,随着使...
ReLu(Rectified Linear Activation Function)是深度学习领域最常见的激活函数选择。ReLu提供了最先进的结果,同时在计算上非常高效。 ReLu激活函数的基本概念如下: 如果输入是负数那么返回0,否则按照原样返回。 ReLu激活函数的公式 我们可以用数学方式表示如下: 在Python 中实现 ReLu 函数 我们将使用内置的 max 函数来实现...
如图,蓝线为sigmoid激活函数,sigmoid激活函数可以将数值压缩至0到1,特别适合于probability和RGB的计算,但它具有梯度离散的问题,在边缘时梯度接近于0,会导致无法继续优化的情况。 而红线是tanh函数,是sigmoid函数经过缩放平移得到的,其区间范围是-1至1,中间范围更窄,梯度变化更大,同样tanh也会存在梯度离散的情况,tanh...
1.Sigmoid Sigmoid 非线性激活函数的数学表达式是 目前我们知道 Sigmoid i散活函数是将一个实数输入转化至0 ~ 1 之间的输出, 具体来说也就是将越大的负数转化到越靠近 0,越大的正数转化到越靠近1. 历史上 Sigmoid 函数频繁地使用,因为其具有良好的解释性. ...
本文主要介绍损失函数、优化器、反向传播、链式求导法则、激活函数、批归一化。 1经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大。log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi...
Leaky ReLU激活函数是ReLU激活函数的变形,主要是为了解决它在负半轴上梯度一直为0的问题,给它在负半轴上设置了一个很小的斜率,比如0.01,它的数学形式可以表现为:f(x)=I(x<0)(\alpha x)+I(x\geq 0)x。 二. 权重初始化 1. 全0初始化 乍一看这种方法貌似可行,然而这种策略不能采用。因为如果神经网络中...
3.1.2 激活函数层 Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间,0端对应抑制状态,而1对应激活状态,中间部分梯度较大。Sigmoid函数可以用来做二分类,但其计算量较大,并且容易出现梯度消失现象。 为了缓解梯度消失现象,修正线性单元(Rectified Linear Unit,ReLU)被引入到神经网络中。由于其优越的性能与简单优雅的实现,ReLU已经...
pytorch sigmod函数 PyTorch中的sigmoid函数(sigmoid function)是一种非线性的激活函数,常用于深度神经网络的模型中。它的作用是将输入的值缩放到0和1之间,使得模型可以更好地对数据进行分类或预测。 在PyTorch中,sigmoid函数可以通过torch.sigmoid()函数进行调用。该函数的输入可以是一个数值、张量或其他可迭代对象。
PyTorch的torch.nn中包含了各种神经网络层、激活函数、损失函数等等的类。我们通过torch.nn来创建对象,搭建网络。 PyTorch中还有torch.nn.functional,让我们可以通过调用函数的方式,来直接搭建网络,而不用像torch.nn一样要先创建对象。 我们可以按照自己的习惯,结合上面两种方法,来搭建网络。