在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。 全连接层的实现如下。 voidlinear(constfloat*x,constfloat*weight,constfloat*bias, int64_tin_feature...
四、代码实现 from tensorflow.keras import Sequential,layers import tensorflow as tf network = Sequential([ # 网络容器 layers.Conv2D(6,kernel_size=3,strides=1), # 第一个卷积层, 6 个3x3 卷积核 layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2), # 高宽各减半的池化层 layers.ReLU(), # 激活函数 ...
百度试题 结果1 题目下列激活函数中,能够实现将特征限制到区间[-1,1]的是哪一个 A. Tanh B. Logistic C. ReLU D. Sigmoid 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
因此,有时ReLU激活函数会导致大量神经元死亡,影响网络训练。 总结 ReLU激活函数被广泛应用在深度神经网络中,其由于其简单性及易于实现等优点,使其成为最受欢迎的激活函数之一。但是,它也存在着一些缺点,如梯度消失和死亡神经元。因此,在使用时,要根据具体的应用场景加以灵活运用,从而发挥出其最大的效果。
来自Google DeepMind 的研究团队推出了 JumpReLU SAE,与 Gated 和 TopK SAE 等其他最新技术相比,JumpReLU SAE 在 Gemma 2 9B 激活的给定稀疏程度下实现了重构保真度 SOTA。研究团队还通过手动和自动可解释性研究表明,这种改进不会以牺牲可解释性为代价。
在上一篇文章中,我们用C语言实现了一个卷积层,并查看了结果。在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。