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  • 在用Keras来实现CNN等一系列网络时,我们经常用ReLU作为激活函数,一般写法如下: from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), ...
  • 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

     

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  • 它是一种专门设计用于解决Dead ReLU问题的激活函数: f(x)={xifx>0αxifx≤0 f(x)=\left\{ \begin{aligned} x & \quad if &x > 0 \\ \alpha x & \quad if & x\leq 0\\ \end{aligned} \right. ...

    分类目录:《算法设计与分析》总目录
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    它是一种专门设计用于解决Dead ReLU问题的激活函数:

    L e a k y R e L U ( x ) = { x , x > 0 α x , x ≤ 0 Leaky ReLU(x)=\left\{ \begin{aligned} x & \quad ,x > 0 \\ \alpha x & \quad , x\leq 0\\ \end{aligned} \right. LeakyReLU(x)={xαx,x>0,x0

    Leaky ReLU函数的特点:

    • Leaky ReLU函数通过把 x x x的非常小的线性分量给予负输入 0.01 x 0.01x 0.01x来调整负值的零梯度问题。
    • Leaky有助于扩大ReLU函数的范围,通常 α \alpha α的值为0.01左右。
    • Leaky ReLU的函数范围是负无穷到正无穷。

    Leaky ReLU函数的图像:
    Leaky ReLU函数的图像

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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。

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  • ReLU,P-ReLU, Leaky-ReLU激活函数

    千次阅读 2018-07-31 00:06:39
    ReLU的全称是Rectified Linear Units,是一种后来才出现的激活函数。 可以看到,当x<0时,ReLU硬饱和,而当x>0时,则不存在饱和问题。所以,ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减,从而缓解梯度消失...

               

        这里写图片描述

    • ReLU的全称是Rectified Linear Units,是一种后来才出现的激活函数。 可以看到,当x<0时,ReLU硬饱和,而当x>0时,则不存在饱和问题。所以,ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减,从而缓解梯度消失问题。这让我们能够直接以监督的方式训练深度神经网络,而无需依赖无监督的逐层预训练。
    • 然而,随着训练的推进,部分输入会落入硬饱和区,导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。与sigmoid类似,ReLU的输出均值也大于0,偏移现象和 神经元死亡会共同影响网络的收敛性。
    • 针对在x<0的硬饱和问题,我们对ReLU做出相应的改进,使得 

                

         这里写图片描述

    • 这就是Leaky-ReLU, 而P-ReLU认为,αα也可以作为一个参数来学习,原文献建议初始化a为0.25,不采用正则。
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  • 激活函数总结RELULeaky RELU

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空空如也

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leakyrelu激活函数