caffe中的sgd,与激活函数(activation function)
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 ...
原文：caffe之（三）激活函数层
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 . 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 定义在.prototxt文件中 注意：activation是一种element wise的操作，所以，可以做in pl ...
2016-03-04 02:10 0 1629 推荐指数：
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卷积层池化和激活函数的顺序 简单来讲，先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一样的，先池化进行了下采样，那么在激活函数的时候就减少了消耗 Activation function after pooling layer or convolutional layer? ...
为什么要引入激活函数？
[学习笔记] 根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面 ...
激活函数 SELU
SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...
激活函数总结
激活函数有什么用？ 提到激活函数，最想问的一个问题肯定是它是干什么用的？激活函数的主要作用是提供网络的非线性表达建模能力，想象一下如果没有激活函数，那么神经网络只能表达线性映射，此刻即便是有再多的隐藏层，其整个网络和单层的神经网络都是等价的。因此正式由于激活函数的存在，深度 ...
激活函数总结
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激活函数综述
目录 前言 Sigmoid型函数 logistic函数 tanh函数 ReLu相关函数 ReLU激活函数 LeakyReLU函数 PReLU函数 ELU函数 Softplus函数 ...
关于激活函数
什么~为什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function： 二、为什么要用激活函数 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数 ...