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Swish 在每一个批量大小的性能都要比 ReLU 激活函数好,这意味着两种激活函数的性能对比并不随着批量大小的变化而变化。 此外,我们还重点比较了主流激活函数在 ImageNet 多个架构上的性能,这些架构包括:Inception-ResNet-v2、Inception-v4、Inception-v3(Szegedy et al., 2017)、MobileNet(Howard et al., 2017)和 ...
RELU 是人工神经网络中最常用的激活函数(activation function),通常指代以「斜坡」函数及其变种为代表的非线性函数族。这个函数族比较常见的有 ReLU 以及 Leaky ReLU。 通常意义下,线性整流函数指代数学中的斜坡函数,即: 函数图像如下: 而在神经网络中,线性整流作为神经元的激活函数,定义了该神经元在线性变换之后的非...
然而可以观察到,损失函数对α的导数我们是可以求得的,可不可以将它作为一个参数进行训练呢? Kaiming He的论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》指出,不仅可以训练,而且效果更好。 公式非常简单,反向传播至未激活前的神经元的公式就不写了,很容易就能得到。
paperSearching for Activation functions(Prajit Ramachandran,Google Brain 2017) β是个常数或可训练的参数.Swish 具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。 Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如,仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 Mobile NASNetA 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率提高 0.9%,Inception-...
f(x) = max(0, x)。这一层把所有的负激活（negative activation）都变为零。这一层会增加模型...
在 Swish 论文(SEARCHING FOR ACTIVATION FUNCTIONS)中,研究者对比了不同激活函数的效果,我们可以看到在视觉或语言任务中,Swish 效果要更好一些。 例如在 ImageNet 中训练 Inception-ResNet-v2,Swish 还是要稍微超过 GELU,其中每一个评估值都记录了三次运行的结果。 在机器翻译任务上,研究者在 WMT 2014 English→G...
How to choose a activation function? 怎么选择激活函数呢? 我觉得这种问题不可能有定论的吧,只能说是个人建议。 如果你使用 ReLU,那么一定要小心设置 learning rate,而且要注意不要让你的网络出现很多 “dead” 神经元,如果这个问题不好解决,那么可以试试 Leaky ReLU、PReLU 或者 Maxout. ...
ImageNet是一个包含上千个图像及其注释的数据集,它是非常有用的图像分类任务资源。 Iteration (迭代) 迭代指的是神经网络前向传播和反向传播的总次数。例如,假设你的训练集有5个batch,一共训练了2个epoch,那么你就一共进行了10次迭代。 Gradient Descent (梯度下降) ...
paperSearching for Activation functions(Prajit Ramachandran,Google Brain 2017) β是个常数或可训练的参数.Swish 具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。 Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如,仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 Mobile NASNetA 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率提高 0.9%,Inception-...