激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...
原文：PReLU与ReLU
PReLU激活函数，方法来自于何凯明paper Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human Level Performance on ImageNet Classification PReLU激活 PReLU Parametric Rectified Linear Unit , 顾名思义：带参数的ReLU。二者的定义和区别如下图： 如果ai ，那么P ...
2017-01-17 17:51 0 5795 推荐指数：
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[转]激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...
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PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分类数据集top-5上取得了4.94%的错误率，首次超越了人工分类的错误率（5.1%）。PReLU增加的计算量和过拟合的风险几乎为零。考虑了非线性因素的健壮初始化 ...
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ReLU
预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。标准的sigmoid输出不具备稀疏性，需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来，从而产生稀疏数据，例如L1、L1/L2或Student-t作惩罚因子。因此需要进行无监督的预训练。而ReLU是线性修正 ...