当输入激活函数的值小于0时,对应的神经元的回传梯度为0,导致相应参数永远不会被更新(非正部分不会更新参数) Relu与Relu6 对比: 参考:Relu6 作用 Relu6就是普通的Relu,但是限制最大输出值为6,。优点是在移动端设备float16的低精度时,也能有不错的分辨率。因为如果激活不加限制,输出范围为0到正无穷,float16的...
即使用ReLu6的简单变换来代替sigmoid,字面理解就是比较“hard”的sigmoid。 公式为:ReLu6(x+3)/ 6。这个ReLu6就是mobilenetV2中使用的激活函数。针对梯度消失,Relu本来是个比较好的方法,但是它太“硬”了,非线性相对较弱,就只有零点位置有非线性。因此又有人结合sigmoid提出了swish方法,即swish = x * sigmoid,...
The performance of 6 activation functions (AF; ReLu, sigmoid, exponential, ReLu6, Softmax, Softplus, Leaky ReLu, and TangH) were evaluated. Four ... A Ribeiro,BL Golden,ML Spangler - 《Journal of Animal Science》 被引量: 0发表: 2021年 Logish: A new nonlinear nonmonotonic activation fun...