本文首先盤點了傳統的激活函數以及注意力機制，然后解讀了一種“注意力機制下的新型激活函數”，也就是自適應參數化修正線性單元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。 1. 激活函數 激活函數是現代人工神經網絡的核心組成部分 ...

續上一篇：深度殘差網絡+自適應參數化ReLU激活函數（調參記錄5）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文繼續調整超參數，測試Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函數在Cifar10圖像集上的效果 ...

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 ...

注意力的種類有如下四種： 加法注意力, Bahdanau Attention 點乘注意力, Luong Attention 自注意力, Self-Attention 多頭點乘注意力, Multi-Head Dot Product Attention（請轉至Transformer ...

注意力機制分為：通道注意力機制， 空間注意力機制， 通道_空間注意力機制， 自注意力機制 參考： https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/121371986 通道注意力機制 SENet 其重點是獲得輸入進來的特征層 ...

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 ...

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 ...

激活函數Relu的優點 　　1.可以使網絡訓練更快 　　2.增加網絡的非線性 　　3.防止梯度消失(彌散) 　　4.使網絡具有稀疏性 Dropout層: 　　作用:隨機將一定比例的神經元置為0 神經網絡處理圖像分類的流程: 訓練階段:　　 ...