原文: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: .首先, 非飽和激活函數 能解決所謂的 梯度消失 問題。 .其次,它能加快收斂速度。 Sigmoid函數需要一個實值輸入壓縮至 , 的范圍 x exp x tanh函數需要講一個實值輸入壓縮至 , 的范圍 tan ...

2018-03-28 17:41 0 10928 推薦指數:

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[轉]激活函數ReLULeaky ReLUPReLURReLU

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 ...

Sat Sep 22 03:50:00 CST 2018 0 3919
激活函數ReLULeaky ReLUPReLURReLU

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 ...

Wed Nov 17 01:47:00 CST 2021 0 1796
常用激活函數:Sigmoid、Tanh、ReluLeaky Relu、ELU優缺點總結

1、激活函數的作用 什么是激活函數?   在神經網絡中,輸入經過權值加權計算並求和之后,需要經過一個函數的作用,這個函數就是激活函數(Activation Function)。 激活函數的作用?   首先我們需要知道,如果在神經網絡中不引入激活函數,那么在該網絡 ...

Sat Jun 19 00:50:00 CST 2021 0 452
ReLU激活函數

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 ...

Thu Oct 10 19:20:00 CST 2019 0 1794
ReLU激活函數的缺點

訓練的時候很”脆弱”,很容易就”die”了,訓練過程該函數不適應較大梯度輸入,因為在參數更新以后,ReLU的神經元不會再有激活的功能,導致梯度永遠都是零。 例如,一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元,更新過參數之后,這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了,那么這個神經元的梯度就永遠 ...

Thu Jun 28 03:42:00 CST 2018 0 5528
relu6激活函數

relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too ...

Tue May 08 06:30:00 CST 2018 0 6662
Relu激活函數的優點

,sigmoid,tanh的導數接近於0,relu為非飽和激活函數不存在這種現象。 4、使網格具有稀疏性。 ...

Wed Jan 29 03:10:00 CST 2020 0 6367
 
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