原文:[pytorch] 自定義激活函數swish(三)

pytorch 自定義激活函數swish 三 在神經網絡模型中,激活函數多種多樣。大體都是,小於 的部分,進行抑制 即,激活函數輸出為非常小的數 ,大於 的部分,進行放大 即,激活函數輸出為較大的數 。 主流的激活函數一般都滿足, . 非線性。信號處理里,信號通過非線性系統后,能產生新頻率的信號。不妨假定,非線性有相似作用。 . 可微性。可求導的,在反向傳播中,可以方便使用鏈式求導的。 . 單調 ...

2019-06-25 21:21 0 426 推薦指數:

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Swish激活函數

swish激活函數 函數公式 函數圖像 函數特點 對比mish激活函數 函數公式 函數圖像 當β 取不同的值時,函數圖像如下: Swish函數的求導過程為: 導數圖像如下: 函數特點 1.Swish函數和其一階導數都具有平滑特性;2. ...

Sun Nov 21 00:23:00 CST 2021 0 844
[pytorch] 自定義激活函數中的注意事項

如何在pytorch中使用自定義激活函數? 如果自定義激活函數是可導的,那么可以直接寫一個python function來定義並調用,因為pytorch的autograd會自動對其求導。 如果自定義激活函數不是可導的,比如類似於ReLU的分段可導的函數,需要寫一個繼承 ...

Wed Jul 17 23:53:00 CST 2019 0 2546
激活函數sigmoid、tanh、relu、Swish

激活函數的作用主要是引入非線性因素,解決線性模型表達能力不足的缺陷   sigmoid函數可以從圖像中看出,當x向兩端走的時候,y值越來越接近1和-1,這種現象稱為飽和,飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的,這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多,所以一般需要歸一化 ...

Thu Sep 27 06:24:00 CST 2018 0 3885
激活函數(ReLU, Swish, Maxout)

神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素,提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: ReLU公式近似推導:: 下面解釋上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函數 ...

Tue Jul 16 06:43:00 CST 2019 0 2298
激活函數(ReLU, Swish, Maxout)

神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素,提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: \[\begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...

Sat Feb 18 21:26:00 CST 2017 4 49739
Pytorch激活函數

1. Sigmod 函數 Sigmoid 函數是應用最廣泛的非線性激活函數之一,它可以將值轉換為 $0$ 和 $1$ 之間,如果原來的輸出具有這樣的特點:值越大,歸為某類的可能性越大, 那么經過 Sigmod 函數處理的輸出就可以代表屬於某一類別的概率。其數學表達式為: $$y ...

Mon Nov 30 06:49:00 CST 2020 0 568
激活函數Swish: a Self-Gated Activation Function

今天看到google brain 關於激活函數在2017年提出了一個新的Swish 激活函數。 叫swish,地址:https://arxiv.org/abs/1710.05941v1 pytorch里是這樣的: def relu_fn(x): """ Swish ...

Wed Jun 26 01:03:00 CST 2019 0 873
【機器學習】激活函數(ReLU, Swish, Maxout)

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素,提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: ReLU公式近似推導 ...

Thu Aug 16 16:54:00 CST 2018 0 1366
 
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