.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色,它给网络赋予了非线性,从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。 如果没有激活函数,无论多复杂的网络,都等价于单一的线性变换,无法对非线性函数进行拟合。 目前,深度学习中最流行的激活函数为 relu, 但也有些新推出的激活函数,例如 swish GELU 据称效果优于relu激活函数。 激活函数的综述介绍可以参考下面两篇文章。 一文概览深度学习中的激活函数 ...
2020-04-13 10:34 0 1895 推荐指数:
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
激活函数的用法 激活函数可以通过设置单独的 Activation 层实现,也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现: 等价于: 你也可以通过传递一个逐元素运算的 Theano/TensorFlow/CNTK 函数来作为激活函数: 预定义激活函数 elu ...
1、Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow实现 输出为: [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...
一,常用的内置评估指标 MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse) MeanAbsoluteError (绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError ...
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 ...
今天看到google brain 关于激活函数在2017年提出了一个新的Swish 激活函数。 叫swish,地址:https://arxiv.org/abs/1710.05941v1 pytorch里是这样的: def relu_fn(x): """ Swish ...
1 激活函数(Activation functions) 之前用过 sigmoid 函数,sigmoid 函数在这里被称为激活函数,公式为: 更通常的情况下,使用不同的函数g(z[1]),g可以是除了 sigmoid 函数意外的非线性函数 ,效果总是优于 sigmoid ...