深度学习基础入门篇四:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等 1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征; 激活函数决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关; 激活函数对输入信息进行非线性变换,然后将变换后的输出信息作为输入信息传...
2.10 softplus 函数定义:f(x)=ln(1+ex) 导数:f′(x)=11+e−x 优点: 作为relu 的一个不错的替代选择,softplus能够返回任何大于 0的值。 与relu不同,softplus的导数是连续的、非零的,无处不在,从而防止出现死神经元。 缺点: 导数常常小于 1,也可能出现梯度消失的问题。 softplus另一个不同于 ...
pytorch的RL框架下有实现inv_softplus tensorflow的softplus_inverse(不要用,没有beta参数) 为什么要用softplus? softplus是ReLU的smooth版本 ReLU的好处是限制了激活output都是>=0的数(非负数) softplus的好处是smooth和differentiable ReLU的公式是:ReLU(x)=max(x,0) softplus的公式是: 求出softplus的反函数softplus_...
softplus函数是一个非线性、平滑的函数,用来将实数映射到非负实数范围。数学上,softplus函数定义为: softplus(x) = log(1+exp(x)) 3. softplus损失函数的定义 在机器学习任务中,往往需要将预测的输出映射到一个概率范围内,以便于进行分类或回归。在某些场景下,我们希望模型输出的概率值不仅仅处于(0, 1)的区间...
softplus激活函数是一种连续非线性函数,可以替代传统的sigmoid函数或ReLU函数。它的数学表达式如下: f(x) = log(1 + exp(x)) 在这里,x是输入变量,f(x)是输出变量。 二、为什么使用softplus激活函数而不是其他函数? 1.消除梯度饱和问题:sigmoid函数在输入极大或极小值时会出现梯度饱和问题,导致梯度无法传播。而...
Softplus损失函数可以表示为: [ L_{\text{softplus}}(y, \hat{y}) = \text{softplus}(|y - \hat{y}|) = \log(1 + e^{|y - \hat{y}|}) ] 其中,( y ) 是实际观测值,而 ( \hat{y} ) 是模型的预测值。这个损失函数通过计算预测值和实际值之间的绝对差的Softplus变换来衡量误差。 三、...
李宁【肖战同款】SOFTPLUS休闲鞋男鞋秋冬新款增高潮流运动鞋AGLU087 比上次发布低12% 商品好评率95% ￥499 去购买 优惠 满399元减30元 领取 质量很好,面料耐磨耐脏,外出爬山旅游穿很 合适,防风效果很好,款式潮流时尚,搭配衣服很 好看。防滑耐磨也挺不错的。防滑耐磨性 也不错,而且鞋子薄很重,穿了比较舒服看看...
激活函数Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax 激活函数:就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。 常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的...
Softplus函数可以看作是ReLU函数的平滑版本,相比于ReLU函数,它在x小于等于0时,也能产生非零的输出。这使得Softplus函数更加平滑,使得梯度更加连续,从而有助于提高神经网络的训练效果。 Softplus激活函数的原理可以通过以下几个方面来解释: 1. 平滑性:Softplus函数具有连续可导的特性,这是由于其由指数函数和对数函数的复...
Softplus函数的定义如下: $$f(x) = \ln(1+e^x)$$ Softplus函数的导数可以表示为sigmoid函数: $$f'(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$ Softplus函数的特点是它的导数在$x<0$时接近于0,在$x>0$时接近于1,因此它可以用来解决梯度消失的问题。此外,Softplus函数还具有平滑性和非线性特性,可以提高神经...