精华内容
下载资源
问答
  • LeakyReLU函数解析

    千次阅读 2020-12-14 15:23:56
    LeakyReLU 语法 CLASS torch.nn.LeakyReLU(negative_slope: float = 0.01, inplace: bool = False) 作用 Element-wise 对于每个x,应用函数如图: 函数图像

    LeakyReLU

    语法

    CLASS torch.nn.LeakyReLU(negative_slope: float = 0.01, inplace: bool = False)

    作用

    Element-wise
    对于每个x,应用函数如图:
    在这里插入图片描述

    函数图像

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 原地址:简易高效的LeakyReLu实现 代码如下: 我做了些改进,因为实在tensorflow中使用,就将原来的abs()函数替换成了tf.abs() import tensorflow as tf def LeakyRelu(x, leak=0.2, name=LeakyRelu): with tf....
  • tensorflow中Leaky Relu激活函数

    千次阅读 2020-05-24 22:55:12
    tensorflow中Leaky Relu激活函数 引用API:tensorflow.nn.leaky_relu(x) Leaky Relu激活函数 Leaky Relu激活函数引入一个固定斜率a,具有Relu激活函数所有的优点,但并不保证效果比Relu激活函数好 优点:...

    tensorflow中Leaky Relu激活函数

    引用API:tensorflow.nn.leaky_relu(x)

     Leaky Relu激活函数

    f(x)=max(ax,x)

    Leaky Relu激活函数引入一个固定斜率a,具有Relu激活函数所有的优点,但并不保证效果比Relu激活函数好

    优点:跟Relu激活函数想比,输入值小于0也可以进行参数更新,不会造成神经元

               死亡

    缺点:输出非0均值,收敛慢

     

    展开全文
  • 主要介绍了Keras 中Leaky ReLU等高级激活函数的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Tensorflow中实现leakyRelu

    千次阅读 2018-06-04 15:58:49
    Tensorflow中实现leakyRelu操作(高效)从github上转来,实在是厉害的想法,什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了 原地址: 简易高效的LeakyReLu实现代码如下: 我做了些改进,因为实在tensorflow中使用,就...


    ReLU、LeakyReLU

    ReLU作为激活函数被广泛应用于各种深度神经网络中。在这篇博客中,我主要记录一下它和它的变种在caffe中的实现。 
    先看下来自wikipedia的一张示意图,图中蓝色的线表示的就是ReLU函数。 
    ReLU 
    ReLU激活函数极为f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。而LeakyReLU则是其变体f(x)=max(0,x)+negative_slope×min(0,x)f(x)=max(0,x)+negative_slope×min(0,x),其中,negative_slopenegative_slope是一个小的非零数。

    综上,在caffe中,ReLU和LeakyReLU都包含在relu_layer中。 
    在后向传播过程中,ReLU做如下运算: 

    Ex={0Eyifx0ifx>0∂E∂x={0ifx≤0∂E∂yifx>0

    而变体的LeakyReLU则做: 
    Ex=νEyEyifx0ifx>0∂E∂x={ν∂E∂yifx≤0∂E∂yifx>0

    接下来,我们来看看ReLU层的参数。

    // Message that stores parameters used by ReLULayer
    message ReLUParameter {
      // Allow non-zero slope for negative inputs to speed up optimization
      // Described in:
      // Maas, A. L., Hannun, A. Y., & Ng, A. Y. (2013). Rectifier nonlinearities
      // improve neural network acoustic models. In ICML Workshop on Deep Learning
      // for Audio, Speech, and Language Processing.
      optional float negative_slope = 1 [default = 0]; //如之前分析的,默认值0即为ReLU,非零则为LeakyReLU
      enum Engine {
        DEFAULT = 0;
        CAFFE = 1;
        CUDNN = 2;
      }
      optional Engine engine = 2 [default = DEFAULT]; //运算引擎选择,一般选择默认
    }
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15

    PReLU

    PReLU,即Parametric ReLU,是何凯明组提出的一种改进ReLU。它的数学表示为yi=max(0,xi)+ai×min(0,xi)yi=max(0,xi)+ai×min(0,xi) ,其中aa是可学习参数。当aa为固定的非零较小数时,它等价于LeakyReLU;当它为0时,PReLU等价于ReLU。它的后向传播进行如下计算: 

    Exi=aiEyiEyiifxi0ifxi>0∂E∂xi={ai∂E∂yiifxi≤0∂E∂yiifxi>0

    参数aa的更新公式如下: 
    Eai={xixiEyi0ifxi0ifxi>0∂E∂ai={∑xixi∂E∂yiifxi≤00ifxi>0

    PReLU的实现不包含在ReLU中,主要是有可学习参数aa,它的实现包含在prelu_layer中。

    message PReLUParameter {
      // Parametric ReLU described in K. He et al, Delving Deep into Rectifiers:
      // Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification, 2015.
    
      // Initial value of a_i. Default is a_i=0.25 for all i.
      optional FillerParameter filler = 1;  //默认填充,a_i的初始值为0.25
      // Whether or not slope parameters are shared across channels.
      optional bool channel_shared = 2 [default = false]; //是否通道共享参数,默认为不共享
    }


    Tensorflow中实现leakyRelu操作(高效)

    从github上转来,实在是厉害的想法,什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了 
    原地址: 
    简易高效的LeakyReLu实现

    代码如下: 我做了些改进,因为实在tensorflow中使用,就将原来的abs()函数替换成了tf.abs()

    import tensorflow as tfdef LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"): with tf.variable_scope(name): f1 = 0.5 * (1 + leak) f2 = 0.5 * (1 - leak) return f1 * x + f2 * tf.abs(x) # 这里和原文有不一样的,我没试验过原文的代码,但tf.abs()肯定是对的

    展开全文
  • 神经网络激活函数汇总(Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout) 常规 sigmoid 和 tanh sigmoid 特点:可以解释,比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率(firing rate) 缺陷...

    神经网络激活函数汇总(Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout)

    常规 sigmoid 和 tanh

    sigmoid

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    特点:可以解释,比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率(firing rate)

    缺陷:

    1. 有饱和区域,是软饱和,在大的正数和负数作为输入的时候,梯度就会变成零,使得神经元基本不能更新。
    2. 只有正数输出(不是zero-centered),这就导致所谓的zigzag现象:

    这里写图片描述

    详细说明:

    这里写图片描述

    3 . 计算量大(exp)

    tanh

    tanh函数定义如下:

    这里写图片描述

    激活函数形状:

    这里写图片描述

    tanh和sigmoid函数是具有一定的关系的,可以从公式中看出,它们的形状是一样的,只是尺度和范围不同。

    tanh是zero-centered,但是还是会饱和。

    ReLU 大家族

    ReLU

    这里写图片描述

    CNN中常用。对正数原样输出,负数直接置零。在正数不饱和,在负数硬饱和。relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量,因为不用exp,因而收敛较快。但是还是非zero-centered。

    relu在负数区域被kill的现象叫做dead relu,这样的情况下,有人通过初始化的时候用一个稍微大于零的数比如0.01来初始化神经元,从而使得relu更偏向于激活而不是死掉,但是这个方法是否有效有争议。

    LeakyReLU

    这里写图片描述

    为了解决上述的dead ReLU现象。这里选择一个数,让负数区域不在饱和死掉。这里的斜率都是确定的。

    PReLU

    parametric rectifier:

    f(x) = max(ax,x)

    但是这里的a不是固定下来的,而是可学习的。

    ELU

    这里写图片描述

    具有relu的优势,且输出均值接近零,实际上prelu和LeakyReLU都有这一优点。有负数饱和区域,从而对噪声有一些鲁棒性。可以看做是介于relu和LeakyReLU之间的一个东西。当然,这个函数也需要计算exp,从而计算量上更大一些。

    大一统:Maxout

    maxout是通过分段线性函数来拟合所有可能的凸函数来作为激活函数的,但是由于线性函数是可学习,所以实际上是可以学出来的激活函数。具体操作是对所有线性取最大,也就是把若干直线的交点作为分段的界,然后每一段取最大。

    maxout可以看成是relu家族的一个推广。

    缺点在于增加了参数量。

    更多相关见以前整理的一篇:深度学习中的各种tricks_2.0_maxout

    2018年04月22日21:53:22

    展开全文
  • CBL(Conv+BN+LeakyRelu

    2021-03-07 14:57:14
    CBL(Conv+BN+LeakyRelu)CBL(Conv+BN+LeakyRelu)CBL(Conv+BN+LeakyRelu) def conv2d(filter_in, filter_out, kernel_size, stride=1): pad = (kernel_size - 1) // 2 if kernel_size else 0 return nn....
  • SELUs - 以可视化和直方图在ReLULeaky ReLU之间进行比较
  • 激活函数ReLULeaky ReLU、PReLU和RReLU

    万次阅读 多人点赞 2018-05-13 16:16:11
    sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次,它能加快收敛速度。 ...
  • nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别 因为之前从未接触过这方面,直接接手GAN,有点吃力,如有明显漏洞,请指正,我会感激不尽。 昨晚查阅了ReLU的含义,结果今天发现高老师给的代码中又有一个LeakyReLU,所以今天这个小白...
  • 激活函数Relu 及 leakyRelu

    万次阅读 2018-05-04 11:37:19
    Relu 及 leakyRelu是深度学习中常用的激活函数,看了几篇博客后,做一个小的总结。 1. Relu: 数学表达式:a = max(0, z) 函数图像为: 优点:由上图可以看出,Relu得到的SGD的收敛速度较快 缺点:训练的时候...
  • Tensorflow中实现leakyRelu操作(高效)

    万次阅读 2017-06-16 16:47:30
    从github上转来,实在是厉害的想法,什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了 原地址: 简易高效的LeakyReLu实现代码如下: 我做了些改进,因为实在...def LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"): with tf
  • 【笔记】ReLU和LeakyReLu函数 ReLU ReLu全称为修正线性单元,是神经网络中最常用的激活函数;其公式如下 yi={xiifxi≥00ifxi≤0 y_i = \begin{cases}x_i \quad if \quad x_i\geq0 \\ 0 \quad if\quad x_i\leq0 \end{...
  • tensorflow leaky relu在tensorflow 0.12.0及之前,都没有内置的leaky relu函数,那么我们如何实现leaky relu函数呢?方法1def relu(x, alpha=0., max_value=None): '''ReLU. alpha: slope of negative section. '...
  • KeyError: 'LeakyRelu' 解决方法

    千次阅读 2019-09-06 09:11:51
    KeyError: 'LeakyRelu' 网上查找了原因可能是keras版本的原因https://github.com/keras-team/keras/issues/2272 于是按照这里给出的实现方法,直接写出LeakyRelu激活函数,然后再次封装就可以了。代码和网页里...
  • nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

    万次阅读 2019-05-14 16:49:08
    nn.ReLU(inplace=True)的理解:inplace为True,将会改变输入的数据 ,否则不会改变原输入,只会产生新的输出。 ReLU函数即小于0的就等于0,大于0的就等于原函数.=max(0,x)= ...LeakyReLu的函数为 ...
  • 昨天在听师弟师妹分享图卷积神经网络一篇paper的时候,看到一个激活函数LeakyReLU,因此萌生了学习一下的想法。 1、为什么需要非线性激活函数? 首先这个问题其实可以拆分成个问题:①为啥需要激活函数?②为啥...
  • 参考:一文搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)
  • 深度学习的激活函数 :加粗样式sigmoid、tanh、ReLULeaky Relu、RReLU 激活函数可以分为两大类 : 饱和激活函数: sigmoid、 tanh 非饱和激活函数: ReLULeaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的...
  • 深度学习的激活函数 :sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus - 程序员大本营 https://www.pianshen.com/article/6147380115/ 数学表达式: y = max(0, x) + leak*min(0,x) ...#leakyRelu
  • Leaky Relu Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models Elu FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS Gelu GAUSSIAN ERROR LINEAR UNITS (GELUS) 参考文献 ...
  •  LeakyReLU  ReLU6  参考资料 为什么要用激活函数 在神经网络中,如果不对上一层结点的输出做非线性转换的话,再深的网络也是线性模型,只能把输入线性组合再输出(如下图),不能学习到...
  • <div><p>#412 Hi, so i have added LeakyReLU and its tests. Also adding hard tanh activation. Please check if any modifications. I have not tested the Boost tests on my system yet. I might add PReLU as ...
  • LeakyReLU 前向过程 后向过程 PReLU 前向过程 后向过程 ELU 前向过程 后向过程 SELU 前向过程 后向过程 本文介绍常见的激活函数的前向过程及反向传播过程 依赖知识 a) 熟悉全连接层、损失函数的...
  • LeakyReLU; SELU; Mish ;激活函数看:计算量;准确率; 大多数激活函数pytorch里有已经包装好了:  Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity) Non-linear Activations (other)...
  • 激活函数的作用2.sigmod3.Relu4.tanh5.LeakyRelu 1.激活函数的作用 关于神经网络中的激活函数的作用,通常都是这样解释:如果不使用激活函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。...
  • 下图是ReLULeaky ReLU、PReLU和RReLU的比较:      ReLU,对小于0部分,直接置为0;  Leaky ReLU,对小于0部分,进行这样的转换:y_i=a_i * x_i ,它的a_i是固定的;  PReLU中的a_i 根据数据变化而变化...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,461
精华内容 4,984
关键字:

leakyrelu