本文将逐步回答关于ReLU2激活函数的相关问题,帮助读者更好地理解和应用这种激活函数。 第一部分:ReLU激活函数的介绍 1.什么是激活函数? 激活函数是神经网络中一种对输入进行非线性映射的函数,它的作用是引入非线性特性,使神经网络能够更好地拟合复杂的数据模式。 2.什么是ReLU激活函数? ReLU是一种简单而有效的激活...
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...
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 「...
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...
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.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: ...
假设有一个简单的神经网络,包含一个输入层,一个隐藏层和一个输出层,隐藏层有3个神经元,激活函数为ReLU。给定输入 \( x = [1, 2] \),隐藏层权重 \( W = \begin{bmatrix} 0.5 & 0.6 \\ 0.7 & 0.8 \\ 0.9 & 1.0 \end{bmatrix} \),偏置 \( b = [0.1, 0.2, 0.3] \),输出层权重 ...
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.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...
对于公式(1),我们仅考虑n=2的情况,可以推导成下面用sigmoid来表示的形式,其中用 分别代表这两项: 我们发现上面的形式看起来仍然很复杂,但当我们把 代入合适的值,有意思的事情就发生了: 我们发现,当 时, 恰好是 ReLU 的表达式,而 又恰好是 Swish 的表达式。于是,我们可以把 Swish 解释为 ReLU 的这样一种平滑...