注意力机制+ReLU激活函数=自适应参数化ReLU（深度学习）
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 ...
原文：深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6）
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 https: www.cnblogs.com shisuzanian p .html本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU APReLU 激活函数在Cifar 图像集上的效果。APReLU的基本原理如下图所示： 首先，从之前的调参发现，当学习率从 . 降到 . 和从 . 降到 . 的时候，loss ...
2020-05-17 22:42 0 682 推荐指数：
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注意力机制下的激活函数：自适应参数化ReLU
本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。 1. 激活函数 激活函数是现代人工神经网络的重要组成部分 ...
ResNet+自适应参数化ReLU（调参记录25）Cifar10~95.77%
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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 ...
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