原文: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 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 .Swish函数和其一阶导数都具有平滑特性 .有下界,无上界,非单调。 对比mish激活函数 mish激活函数参考:mish激活函数函数图像对比如下: 转自: 条消息 swish激活函数 bblingbbling的博客 ...

2021-11-20 16:23 0 844 推荐指数:

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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 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
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 ...

Tue Jul 16 06:43:00 CST 2019 0 2298
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} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...

Sat Feb 18 21:26:00 CST 2017 4 49739
激活函数Swish: a Self-Gated Activation Function

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 ...

Wed Jun 26 01:03:00 CST 2019 0 873
【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 ...

Thu Aug 16 16:54:00 CST 2018 0 1366
[pytorch] 自定义激活函数swish(三)

[pytorch] 自定义激活函数swish(三) 在神经网络模型中,激活函数多种多样。大体都是,小于0的部分,进行抑制(即,激活函数输出为非常小的数),大于0的部分,进行放大(即,激活函数输出为较大的数)。 主流的激活函数一般都满足, 1. 非线性 ...

Wed Jun 26 05:21:00 CST 2019 0 426
为什么要引入激活函数

[学习笔记] 根据上面的学习,我们已经知道,当我们接到客户的需求,让我们做识别,判断或者预测时,我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型,就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下,我们并不知道这个真正的函数是什么,我们只是尽量去拟合它。前面 ...

Sun Sep 08 17:58:00 CST 2019 0 574
激活函数 SELU

SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...

Wed Feb 26 04:49:00 CST 2020 0 814
 
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