2. GeLU (Gaussian Error Linear Unit) 高斯误差线性单元GeLU是在激活函数中引入了随机正则的思想,类似于dropout、zoneout、ReLU的综合 具体的,GELU对于输入乘上了一个以0,1组成的mask,而该mask的生成则是依概率随机的依赖于输入。假设输入为 X,mask为 m ,则 m 服从一个伯努利分布( Φ(x)=P(X<=x) , X...
2.什么是ReLU激活函数? ReLU是一种简单而有效的激活函数,它将输入信号小于零的部分设置为零,并保持大于零的输入信号不变。 3. ReLU激活函数的特点是什么? -简单有效:ReLU激活函数计算简单,只需判断输入信号是否大于零。 -稀疏激活:ReLU函数将小于零的输入信号置零,因此激活的神经元数量较少,可以提高模型的稀疏性...
遇到梯度消失问题后,模型仍在学习,而在 Dying ReLU 中没有学习,学习过程被中断了。 这时候,Leaky ReLU 的加强版 SELU (Scaled Exponential Linear Units) 就派上用场了。SELU 激活函数可以自行归一化神经网络,即归一化后网络权重和偏差的均值为 0,方差为 1。SELU 的主要优势是不会遭遇梯度消失和梯度爆炸,同时也...
据不完全统计,BERT、RoBERTa、ALBERT 等目前业内顶尖的 NLP 模型都使用了这种激活函数。另外,在 OpenAI 声名远播的无监督预训练模型 GPT-2 中,研究人员在所有编码器模块中都使用了 GELU 激活函数。 GELU 论文的作者来自 UC Berkeley 和丰田工业大学芝加哥分校: 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1606.08415.pdf 「...
2、非官方的Mish使用inline提升速度:https://github.com/lessw2020/mish 3 、我们与Ranger和Mish (MXResNet的一部分)一起的FastAI的记录:https://github.com/lessw2020/Ranger-Mish-ImageWoof-5 复制mish.py到你的相关目录,并包含它,然后将你的网络激活函数指向它: ...
2.常见激活函数种类介绍 2.1 sigmoid 函数定义: f(x)=σ(x)=11+e−x 导数: f′(x)=f(x)(1−f(x)) 优点: sigmoid函数的输出映射在 (0,1)之间,单调连续,输出范围有限,优化稳定,可以用作输出层; 求导容易; 缺点: 由于其软饱和性,一旦落入饱和区梯度就会接近于0,根据反向传播的链式法则,容易产生...
2.Tanh激活函数 Tanh的诞生比Sigmoid晚一些,sigmoid函数如上文所说有一个缺点就是输出不以0为中心,使得收敛变慢的问题。而Tanh则就是解决了这个问题。Tanh就是双曲正切函数,取值范围为[-1,1]。 Tanh函数定义如下: 函数图像: 实际上,Tanh函数是 sigmoid 的变形: ...
ReLU是一种在深度学习中广泛使用的激活函数，其作用主要体现在为模型带来非线性特性和优化计算效率上。以下是ReLU及其在深度学习中的作用的详细解释：1. ReLU的定义： ReLU的直观理解是，对于任何输入值，如果输入大于0，则输出为输入值本身；如果输入小于或等于0，则输出为0。2. ReLU的优势： 避免饱和...
2. Identity 通过激活函数 Identity,节点的输入等于输出。它完美适合于潜在行为是线性(与线性回归相似)的任务。当存在非线性,单独使用该激活函数是不够的,但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。 3. ReLU 修正线性单元(Rectifiedlinearunit,ReLU)是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的...
2. ReLU(Rectified Linear Activation Function) 为了训练深层神经网络,需要一个激活函数神经网络,它看起来和行为都像一个线性函数,但实际上是一个非线性函数,允许学习数据中的复杂关系。该函数还必须提供更灵敏的激活和输入,避免饱和。 因此,ReLU出现了,采用 ReLU 可以是深度学习革命中为数不多的里程碑之一。ReLU激...