Response Normalization(LRN)技術主要是深度學習訓練時的一種提高准確度的技術 ...

LRN全稱為Local Response Normalization，即局部響應歸一化層，LRN函數類似DROPOUT和數據增強作為relu激勵之后防止數據過擬合而提出的一種處理方法。這個函數很少使用，基本上被類似DROPOUT這樣的方法取代，見最早的出處AlexNet論文對它的定義 ...

在caffe中，網絡的結構由prototxt文件中給出，由一些列的Layer（層）組成，常用的層如：數據加載層、卷積操作層、pooling層、非線性變換層、內積運算層、歸一化層、損失計算層等；本篇主要介紹激活函數層 1. 激活函數層總述 下面首先給出激活函數層的結構設置的一個小例子（定義 ...

　　神經網絡中還有一些激活函數，池化函數，正則化和歸一化函數等。需要詳細看看，啃一啃吧。。 1. 激活函數 　　1.1 激活函數作用 　　　　在生物的神經傳導中，神經元接受多個神經的輸入電位，當電位超過一定值時，該神經元激活，輸出一個變換后的神經電位值。而在神經網絡的設計中引入了這一 ...

caffe中activation function的形式，直接決定了其訓練速度以及SGD的求解。 在caffe中，不同的activation function對應的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 ...

sigmoid 容易出現gradient vanishing 函數輸出並不是zero-centered 冪運算相對來講比較耗時 Gradient Vanishing 優化神經網絡的方法是Back Propagation，即導數的后向傳遞：先計算輸出層 ...

前言： 　什么是激活函數？它在神經網絡模型中是如何使用的？ 　激活函數（Activation functions）對於人工神經網絡模型去學習、理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。它們將非線性特征引入到我們的網絡中。其目的是將A-NN模型（A-NN：它是一個強健有力的，同時也是 ...

1.概念 　　激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力。如果沒有激活函數，那么該網絡僅能夠表達線性映射，此時即便有再多的隱藏層，其整個網絡跟單層神經網絡也是等價的。因此也可以認為，只有加入了激活函數之后，深度神經網絡才具備了分層的非線性映射學習能力。 2.特性 　　可微性： 當優化方法 ...