激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数 ...
原文：激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU Rectified Linear Unit,修正线性单元 形式如下: begin equation f x begin cases , amp x leq x, amp x gt end cases end equation ReLU公式近似推导:: begin align f x amp sum i inf sigma x ...
2017-02-18 13:26 4 49739 推荐指数：
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【机器学习】激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导 ...
激活函数sigmoid、tanh、relu、Swish
激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化 ...
激活函数--（Sigmoid，tanh，Relu，maxout）
Question？ 激活函数是什么？ 激活函数有什么用？ 激活函数怎么用？ 激活函数有哪几种？各自特点及其使用场景？ 1.激活函数 1.1激活函数是什么？ 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 ...
Swish激活函数
swish激活函数 函数公式 函数图像 函数特点 对比mish激活函数 函数公式 函数图像 当β 取不同的值时，函数图像如下： Swish函数的求导过程为： 导数图像如下： 函数特点 1.Swish函数和其一阶导数都具有平滑特性；2. ...
ReLU激活函数
参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图： 单侧抑制，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍， ReLU实现 ...
ReLU激活函数的缺点
训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。 例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远 ...
relu6激活函数
relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too ...