本文首先盘点了传统的激活函数以及注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的新型激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。 1. 激活函数 激活函数是现代人工神经网络的核心组成部分 ...

续上一篇：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录5）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果 ...

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 ...

注意力的种类有如下四种： 加法注意力, Bahdanau Attention 点乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多头点乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（请转至Transformer ...

注意力机制分为：通道注意力机制， 空间注意力机制， 通道_空间注意力机制， 自注意力机制 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力机制 SENet 其重点是获得输入进来的特征层 ...

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 = 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 ...

激活函数Relu的优点 　　1.可以使网络训练更快 　　2.增加网络的非线性 　　3.防止梯度消失(弥散) 　　4.使网络具有稀疏性 Dropout层: 　　作用:随机将一定比例的神经元置为0 神经网络处理图像分类的流程: 训练阶段:　　 ...