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...
3、torch.nn.LeakyReLU() 在标准的神经网络模型中,死亡梯度问题是常见的。为了避免这个问题,应用了leaky ReLU。Leaky ReLU允许一个小的非零梯度。 这里a是固定值,LeakyReLU的目的是为了避免激活函数不处理负值(小于0的部分梯度为0),通过使用negative slope,其使得网络可以在传递负值部分的梯度,让网络可以学习更多的...
实现修正线性单元(ReLU)函数,将输入张量z应用于ReLU函数的公式,并返回结果。 代码语言:javascript 复制 def relu(z): return torch.max(z, torch.zeros_like(z)) leaky_relu(z, gamma=0.1) 实现带泄漏的修正线性单元(Leaky ReLU)函数,将输入张量z应用于Leaky ReLU函数的公式,并返回结果。 代码语言:javascript...
negative_slope * x) 使用示例:# 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以上...
Leaky ReLU 的定义如下：LeakyReLU(x) =x if x >= negative_slope * x if x < 其中 negative_slope 是一个小的非零斜率，通常取较小的正数，如 0.01。使用 torch.nn.LeakyReLU 类可以在神经网络模型中方便地引入带泄漏的线性整流激活函数。以下是一个简单的示例：在上述示例中，我们首先创建了一个大...
（具体方法笔者暂时还未了解！了解了之后再进行补充）(4) Leaky Relu 函数（PRelu）Leaky Relu 的函数公式如下：\[PRelu(α,x)=max(αx,x) \]以下以α为0.1的情况为例，通常α=0.01，这边取0.1只是为了图形梯度大一点，画出来比较直观。Leaky Relu 的函数图形如下：Leaky Relu 的导数图形如下：Leaky Relu...
构建一个LeakyReLU函数,明确此函数中的一些参数 参数 negative_slope:x为负数时的需要的一个系数,控制负斜率的角度。默认值:1e-2 inplace:可以选择就地执行操作。默认值:False 举例 m = nn.LeakyReLU(0.1) # 构建LeakyReLU函数 input = torch.randn(2) # 输入 ...
可以首先试试Relu函数,如果效果不好,可以继而试用LeakyRelu函数,tanh函数等,最好不要轻易使用sigmoid函数。总而言之,激活函数的使用需要根据具体的模型具体分析,多尝试不同的激活函数,最后选取效果最好的一个,具体问题具体分析,不能一概而论 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-10...
LeakyReLU函数:f(x)=max(0, x) + leak*min(0,x). 当x>0时,f(x)=x,当x<0时,f(x)=leak*x(其中leak是一个很小的常数) 关于每种激活函数有什么优缺点,一来笔者了解的不多,二来笔者认为与其像记文科那样去死记硬背,不如多做项目,在实践中自会产生切身的体会,这里就不介绍了。