Relu不適合梯度過大的的輸入 Relu是我們在訓練網絡時常用的激活函數之一（對我而言沒有之一）。然而最近發現Relu太脆弱了，經常由於輸入的函數梯度過大導致網絡參數更新后，神經元不再有激活功能。特別是網絡在訓練剛開始的時候（如果在使用Focal loss,這種現象更容易發生）。 在這種情況下 ...

Batch normalization + ReLU 批歸一化（BN）可以抑制梯度爆炸/消失並加快訓練速度 原論文認為批歸一化的原理是：通過歸一化操作使網絡的每層特征的分布盡可能的穩定，從而減少Internal Covariate Shift relu是目前應用最為廣泛的激活函數 ...

Rectified Linear Unit), 顧名思義：帶參數的ReLU。二者的定義和區別如下圖： 如果a ...

ReLU上的花樣 CNN出現以來，感覺在各個地方，即便是非常小的地方都有點可以挖掘。比如ReLU。 ReLU的有效性體現在兩個方面： 克服梯度消失的問題 加快訓練速度 而這兩個方面是相輔相成的，因為克服了梯度消失問題，所以訓練才會快。 ReLU的起源，在這片博文里 ...

Rectifier（neural networks） 在人工神經網絡中，rectfier（整流器，校正器）是一個激活函數，它的定義是：參數中為正的部分。 , 其中，x是神經元的輸入。這也被稱為r ...

0 - inplace 　　在pytorch中，nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段。該參數的inplace=True的意思是進行原地操作，例如： x=x+5是對x的原地操作 y=x+5,x=y ...

關於bn和relu的相對順序網上的見解不一致，但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark見到的都是conv+bn+relu的順序，沒見過conv+relu+bn的順序，遂感到很疑惑，於是上網上查了一下。 從數據飽和區的角度講有比較好的討論 ...

參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 　　 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...