Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术 ...

LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，LRN函数类似DROPOUT和数据增强作为relu激励之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法。这个函数很少使用，基本上被类似DROPOUT这样的方法取代，见最早的出处AlexNet论文对它的定义 ...

在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍激活函数层 1. 激活函数层总述 下面首先给出激活函数层的结构设置的一个小例子（定义 ...

　　神经网络中还有一些激活函数，池化函数，正则化和归一化函数等。需要详细看看，啃一啃吧。。 1. 激活函数 　　1.1 激活函数作用 　　　　在生物的神经传导中，神经元接受多个神经的输入电位，当电位超过一定值时，该神经元激活，输出一个变换后的神经电位值。而在神经网络的设计中引入了这一 ...

caffe中activation function的形式，直接决定了其训练速度以及SGD的求解。 在caffe中，不同的activation function对应的sgd的方式是不同的，因此，在配置文件中指定activation layer的type，目前caffe中用的最多的是relu ...

sigmoid 容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero-centered 幂运算相对来讲比较耗时 Gradient Vanishing 优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层 ...

前言： 　什么是激活函数？它在神经网络模型中是如何使用的？ 　激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特征引入到我们的网络中。其目的是将A-NN模型（A-NN：它是一个强健有力的，同时也是 ...

1.概念 　　激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 2.特性 　　可微性： 当优化方法 ...