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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 many bits to the Q part of a Q.f number.
Keeping the ReLUs bounded by 6 will let them take a max of 3 bits (upto 8) leaving 4/5 bits for .f
this used to be called a "hard sigmoid"
paper：Convolutional Deep Belief Networks on CIFAR-10
In our tests, this encourages the model to learn sparse features earlier. In the formulation of [8], this is equivalent to imagining that each ReLU unit consists of only 6 replicated bias-shifted Bernoulli units, rather than an innute amount. We will refer to ReLU units capped at n as ReLU-n units
转载于:https://www.cnblogs.com/bmsl/p/9005431.html
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• tf.nn.relu6(features,name=None) 计算校正线性6：min(max(features, 0), 6) 参数： features：一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8 name：操作的名称(可选) 返回： 一个Tensor,与...
tf.nn.relu6(features,name=None)
计算校正线性6：min(max(features, 0), 6)

参数：
features：一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8
name：操作的名称(可选)

返回：
一个Tensor,与features具有相同类型

转载于:https://www.cnblogs.com/smallredness/p/11197236.html
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• 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录5） https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105627351 本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的...
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• 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录5） https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105627351 本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的...
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• 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6） https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105628681 本文冒着过拟合的风险，将卷积核的个数增加成32个、64个和128个，继续测试Adaptively ...
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• 本文在调参记录6的基础上，继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6） ... 在Keras里，Batch Normalization的...
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