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  • 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

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  • 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
  • 【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{...

    【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
    y i = { x i i f x i ≥ 0

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  • 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 ...

    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

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  • 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。...

    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。因为线性模型的表达能力通常不够,所以这时候就体现了激活函数的作用了,激活函数可以引入非线性因素。
    在我认为,通俗来说,比如说原先的线性变换能解释类似左图的分类,而无法进行类似右边图像的这种分类
    在我认为,通俗来说,比如说原先的线性变换能解释类似左图的分类,而无法进行类似右边图像的这种分类

    2.sigmod

    表达式:
    在这里插入图片描述
    几何图像:
    在这里插入图片描述
    作用:
    它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出,特别的,如果是非常大的负数,那么输出就是0;如果是非常大的正数,输出就是1.
    缺点:
    1:在深度神经网络中梯度反向传递时导致梯度爆炸和梯度消失,其中梯度爆炸发生的概率非常小,而梯度消失发生的概率比较大
    2:Sigmoid 的 output 不是0均值(即zero-centered)。这是不可取的,因为这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。f(x)=wx+b,若x>0,导致对w求局部梯度则都为正,这样在反向传播的过程中w要么都往正方向更新,要么都往负方向更新,导致有一种捆绑的效果,使得收敛缓慢。当然了,如果按batch去训练,那么那个batch可能得到不同的信号,所以这个问题还是可以缓解一下的。因此,非0均值这个问题虽然会产生一些不好的影响,不过跟上面提到的梯度消失问题相比还是要好很多的。
    3:其解析式中含有幂运算,计算机求解时相对来讲比较耗时。对于规模比较大的深度网络,这会较大地增加训练时间。
    此处参考> https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893
    代码:

    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    import math
    
    def sigmoid_function(x):
        fx = []
        for num in x:
            fx.append(1 / (1 + math.exp(-num)))
        return fx
    
    x = np.arange(-10, 10, 0.01)
    fx = sigmoid_function(x)
    
    plt.title('Sigmoid')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f(x)')
    plt.plot(x, fx)
    plt.show()
    

    3.Relu

    表达式:在这里插入图片描述
    几何图像:
    在这里插入图片描述
    作用:
    这个是为了解决梯度消失的问题会出现死亡ReLU问题,计算梯度的时候大多数值都小于0,我们会得到相当多不会更新的权重和偏置。但是死亡ReLU可以带来稀疏性,因为神经网络激活矩阵会有很多0,所以计算成本和效率优化。但是ReLU不能避免梯度爆炸问题****
    代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def relu(x):
        return np.maximum(0, x)  #输入的数据中选择较大的输出
    x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
    y = relu(x)
    
    plt.title('Relu')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f(x)')
    plt.plot(x, y)
    plt.ylim(-1.0, 5.5)
    plt.show()
    
    

    4.tanh

    表达式:
    在这里插入图片描述
    几何图像:在这里插入图片描述
    作用:它解决了Sigmoid函数的不是zero-centered输出问题,然而,梯度消失(gradient vanishing)的问题和幂运算的问题仍然存在。
    代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def tanh(x):
        return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))
    
    x = np.arange(-10, 10, 0.1)
    p1 = plt.subplot(311)
    y = tanh(x)
    
    plt.title('tanh')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f(x)')
    plt.plot(x, y)
    plt.ylim(-1.0, 5.5)
    plt.show()
    

    5.LeakyRelu

    表达式:
    在这里插入图片描述
    几何图像:
    在这里插入图片描述

    α = 0.01 , 左 半 边 斜 率 接 近 0 , 在 第 三 象 限 \alpha =0.01,左半边斜率接近0,在第三象限 α=0.010
    作用:
    leakyrelu激活函数是relu的衍变版本,主要就是为了解决relu输出为0的问题。如图所示,在输入小于0时,虽然输出值很小但是值不为0。
    l缺点:就是它有些近似线性,导致在复杂分类中效果不好。

    展开全文
  • Relu函数与Leaky Relu函数的理解

    千次阅读 2019-08-01 08:55:30
    修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发(只有输入超出阈值时神经元才激活),不过当输入为正的时候,导数不为零,从而允许基于梯度的学习...
  • 文章目录一、简要介绍二、发展历史三、激活函数存在意义四、常见激活函数解析3.0 26种神经网络激活函数可视化3.1 Sigmoid函数( Logistic 函数 )3.2 Tanh3.3 ReLU( Rectified Linear Unit )3.4 Leaky ReLU与 ...
  • **深度学习 BN 、LeakyReLU算法原理

    千次阅读 2020-05-18 23:52:27
    BN和LeakyReLU def DarknetConv2D_BN_Leaky(*args, **kwargs): # 归一化 # DarkNet中用到的卷积块,卷积块中包含了归一化和激活函数 """Darknet Convolution2D followed by BatchNormalization and LeakyReLU.""" no...
  • 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度...
  • 1、激活函数的作用 什么是激活函数?  在神经网络中,输入经过权值加权计算并求和之后,需要经过一个函数的作用,这个函数就是激活函数(Activation Function)。 激活函数的作用?  首先我们需要知道,如果在...
  • 同学你好,这是个很好的问题,flare老师在第8章卷积神经网络的章节也有提及“为什么CNN结构使用relu替代sigmoid作为激活函数”。flare老师和大家分享常用激活函数的优缺点: sigmoid: 很直观的反映了二分类任务的...
  • 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: ...softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是...
  • 3、常见问题 Sigmoid、Tanh主要应用在二分类任务输出层、模型隐藏层 ReLULeaky ReLU主要应用在回归任务、卷积神经网络隐藏层 SoftMax主要应用在多分类任务输出层 为什么输出值要关于0对称? 由于权重更新公式: w...
  • 常见的激活函数有sigmoid,tanh,ReLU等 1.sigmoid Sigmoid 非线性函数将输入映射到 【0,1】之间。它的数学公式为: 历史上, sigmoid 函数曾非常常用,然而现在它已经不太受欢迎,实际很少使用了,因为它主要...
  • 激活函数的类型4.Sigmoid/Logistic5.tanh6.ReLU 1.什么叫激活函数 激活函数可作用于感知机(wx+b)累加的总和 ,所谓的激活就是把输出值必须要大于,节点才可以被激活,不然就处于睡眠状态。 2.激活函数的作用 提供网络...
  • 对于分段线性函数比如ReLU,只满足几乎处处可微(即仅在有限个点处不可微)。对于SGD算法来说,由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置,有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。 3. 计算简...
  • 深度学习-激活函数:饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLULeaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】 一、激活函数的定义: 二、激活函数的用途 1、无激活函数的神经网络 2、带激活函数的神经网络 ...
  • Relu: 优点: 相较于sigmoid和tanh函数,ReLU对于随机梯度下降的收敛有巨大的加速作用,这是由它的线性,非饱和的公式导致的。 sigmoid和tanh神经元含有指数运算等耗费计算资源的操作,而ReLU可以简单地通过对一个...
  • from keras.layers import LeakyRelu input = Input(shape=(10,), name=‘state_input’) x = Dense(128, kernel_initializer=‘uniform’)(input) x = LeakyReLU(alpha=0.1)(x) x = Dense(128,kern
  • 激活函数-sigmod tanh relu leaky-relu

    千次阅读 2018-11-21 16:11:52
    神经网络每个神经元都需要激活函数(Activation Function)来进行非线性运算。逻辑回归模型使用的 Sigmoid 函数,也是一种激活函数。...当然,如果使用 ReLU 或者 Leaky ReLU,则可以不乘以 0.01。
  • 激活函数的作用 可以想象,如果没有激活函数,下一层的输入总是上一层的输出,无论多少层网络,都是线性函数,线性函数的逼近能力是非常有限的,无法拟合现实中这些没有规律的非线性复杂函数。举个例子: ...
  • 一、reluleaky_relu 其图像分别如下:   怎么解释这两个图像呢? 先说relu。 比如:人的听力,在20Hz以下咱们是听不到的,任何低于20Hz的振动频率的发声,我们是感受不到的。换句话说,我们...
  • "../checkpoint/leaky_relu_dnn/my_model_final.ckpt" ) 关于tf.maximum tensorflow中tf.maximum,tf.minimum,tf.argmax,tf.argmain的对比 https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/74370409 ...
  • DR: The premise for Leaky ReLU is that ReLU has a problem of being bounded on only one side and that any negative number has an output of 0, ‘killing’ the neuron. Leaky ReLU theoretically should pe....
  • relu 的缺点理解

    2021-01-29 00:18:24
    援引:... leakyrelu的理解: https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 其实relu不发挥作用主要是在relu的输入为负数的情况下,relu前向传播都是0,反向传播也是0,。 ...
  •  LeakyReLULeakyRelU是修正线性单元( Rectified Linear Unit, ReLU)的特殊版本,当不激活时, LeakyReLU仍然会有非零输出值,从而获得一个小梯度,避免ReLU可能出现的神经元“死亡”现象。keras.layers....
  • 深度学习常用算子(一)

    万次阅读 2019-08-22 14:17:07
    1、起始输入 Data:输入数据第一层 2、激活算子 作用:引入非线性(通常需要区分的区域,直线是无法完全区分的) ...2)LeakyRelu ...公式:LeakyRelu(x) = (x >...公式:LeakyRelu(x) = max(max(x, ...
  • 神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。 在人工神经网络中,给定一个输入或一组输入,节点的激活函数定义该节点的输出。 ...

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leakyrelu作用