PReLU與ReLU
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 ...
原文：PReLU
PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit.PReLU nets在ImageNet 分類數據集top 上取得了 . 的錯誤率，首次超越了人工分類的錯誤率 . 。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方法使得該方法可以訓練很深很深的修正模型 rectified model 來研究更深更大的網絡結構。 ReLU和PReLU圖像： ...
2018-02-02 18:36 0 1141 推薦指數：
相關推薦
tensorflow prelu的實現細節
tensorflow prelu的實現細節 output = tf.nn.leaky_relu(input, alpha=tf_gamma_data,name=name) #tf.nn.leaky_relu 限制了tf_gamma_data在[0 1]的范圍內 內部實現方法 ...
【PyTorch基礎】PReLU
api: CLASS torch.nn.PReLU(num_parameters=1, init=0.25, device=None, dtype=None) 注意參數和ReLU不一樣的； 原理： PReLU(x)=max(0,x)+a∗min(0,x) 其中，a是一個學習參數，默認 ...
PRelu和一些激活函數
PRelu可以參考這篇文章： https://www.cnblogs.com/catpainter/p/8406285.html PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分類數據集top-5上取得了 ...
Difference between ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU
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 ...
激活函數ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“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： ...
[轉]激活函數ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“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： ...
激活函數ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU
“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： ...