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 ...

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 ...

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）。 ...

Batch normalization + ReLU 批歸一化（BN）可以抑制梯度爆炸/消失並加快訓練速度 原論文認為批歸一化的原理是：通過歸一化操作使網絡的每層特征的分布盡可能的穩定，從而減少Internal Covariate Shift relu是目前應用最為廣泛的激活函數 ...

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a ...

ReLU上的花樣 CNN出現以來，感覺在各個地方，即便是非常小的地方都有點可以挖掘。比如ReLU。 ReLU的有效性體現在兩個方面： 克服梯度消失的問題 加快訓練速度 而這兩個方面是相輔相成的，因為克服了梯度消失問題，所以訓練才會快。 ReLU的起源，在這片博文里 ...

Rectifier（neural networks） 在人工神經網絡中，rectfier（整流器，校正器）是一個激活函數，它的定義是：參數中為正的部分。 , 其中，x是神經元的輸入。這也被稱為r ...

0 - inplace 　　在pytorch中，nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段。該參數的inplace=True的意思是進行原地操作，例如： x=x+5是對x的原地操作 y=x+5,x=y ...