caffe中的sgd,與激活函數(activation function)
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 ...
原文：caffe之（三）激活函數層
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 . 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 定義在.prototxt文件中 注意：activation是一種element wise的操作，所以，可以做in pl ...
2016-03-04 02:10 0 1629 推薦指數：
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卷積層池化和激活函數的順序 簡單來講，先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一樣的，先池化進行了下采樣，那么在激活函數的時候就減少了消耗 Activation function after pooling layer or convolutional layer? ...
為什么要引入激活函數？
[學習筆記] 根據上面的學習，我們已經知道，當我們接到客戶的需求，讓我們做識別，判斷或者預測時，我們需要最終交付給客戶我們的神經網絡模型。其實我們千辛萬苦訓練出來的神經網絡模型，就是從輸入到輸出的一個神秘未知函數映射。在大多數情況下，我們並不知道這個真正的函數是什么，我們只是盡量去擬合它。前面 ...
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SELU激活函數: 其中: 原論文地址 ...
激活函數總結
激活函數有什么用？ 提到激活函數，最想問的一個問題肯定是它是干什么用的？激活函數的主要作用是提供網絡的非線性表達建模能力，想象一下如果沒有激活函數，那么神經網絡只能表達線性映射，此刻即便是有再多的隱藏層，其整個網絡和單層的神經網絡都是等價的。因此正式由於激活函數的存在，深度 ...
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目錄 前言 Sigmoid型函數 logistic函數 tanh函數 ReLu相關函數 ReLU激活函數 LeakyReLU函數 PReLU函數 ELU函數 Softplus函數 ...
關於激活函數
什么~為什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函數 如下圖，在神經元中，輸入的 inputs 通過加權，求和后，還被作用了一個函數，這個函數就是激活函數 Activation Function： 二、為什么要用激活函數 如果不用激勵函數，每一層輸出都是上層輸入的線性函數 ...