“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”,而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點: 1.首先,“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次,它能加快收斂速度 ...
PReLU激活函數,方法來自於何凱明paper Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human Level Performance on ImageNet Classification PReLU激活 PReLU Parametric 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ai ,那么P ...
2017-01-17 17:51 0 5795 推薦指數:
“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”,而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點: 1.首先,“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次,它能加快收斂速度 ...
“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。 sigmoid和tanh是“飽和激活函數”,而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點: 1.首先,“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。 2.其次,它能加快收斂速度 ...
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激活函數 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定義和區別 ReLU tensorflow中:tf.nn.relu(features, name=None) LReLU (Leaky-ReLU ...
PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分類數據集top-5上取得了4.94%的錯誤率,首次超越了人工分類的錯誤率(5.1%)。PReLU增加的計算量和過擬合的風險幾乎為零。考慮了非線性因素的健壯初始化 ...
Python繪制正余弦函數圖像 ...
激活函數(relu,prelu,elu,+BN)對比on cifar10 可參考上一篇: 激活函數 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定義和區別 一.理論基礎 1.1激活函數 1.2 ...
預訓練的用處:規則化,防止過擬合;壓縮數據,去除冗余;強化特征,減小誤差;加快收斂速度。標准的sigmoid輸出不具備稀疏性,需要用一些懲罰因子來訓練出一大堆接近0的冗余數據來,從而產生稀疏數據,例如L1、L1/L2或Student-t作懲罰因子。因此需要進行無監督的預訓練。而ReLU是線性修正 ...