Relu的缺点

Relu不适合梯度过大的的输入 Relu是我们在训练网络时常用的激活函数之一(对我而言没有之一).然而最近发现Relu太脆弱了,经常由于输入的函数梯度过大导致网络参数更新后,神经元不再有激活功能.特别是网络在训练刚开始的时候(如果在使用Focal loss,这种现象更容易发生). 在这种情况下,或许softplus可以尝试一下.相关资料请移步softplus(softplus)…

激活函数Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax

原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端. 常见的激活函数包括Sigmoid.TanHyperbolic(tanh).ReLu. softplus以及softmax函数. 这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数.那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数呢? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下…

激活函数的比较，sigmoid，tanh，relu

1. 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入inputs通过加权.求和后,还被作用了一个函数.这个函数就是激活函数Activation Function 2. 为什么要用激活函数如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网路有多少层,输出都是输入的线性组合.与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了. 使用的话,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中. 3. 都有什么激活函数 (1)sig…

神经网络激活函数sigmoid relu tanh 为什么sigmoid 容易梯度消失

https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 什么是激活函数为什么要用都有什么 sigmoid ,ReLU, softmax 的比较如何选择 1. 什么是激活函数如下图,在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function. 2. 为什么要用如果不用激励函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合.如果使…

RELU 激活函数及其他相关的函数

RELU 激活函数及其他相关的函数转载 2016年07月21日 20:51:17 45778 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid.ReLU等等.不过好像忘了…

【深度学习】Pytorch 学习笔记

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

ng-深度学习-课程笔记-4: 浅层神经网络(Week3)

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

TensorFlow基础（三）激活函数

(1)激活函数激活函数(Activation function)并不是指这个函数去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留映射出来.对输入信息进行非线性变换. 线性模型的最大特点是任意线性模型的组合仍然还是线性模型.只通过线性模型,任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别.线性模型最大的局限性是表达能力不够,解决的问题有限.线性模型就能解决线性可分问题. 常用激活函数 1)sigmoid函数(曲线很像“S”型) 公式: 曲线图: sigmoid函数也…

cs231n官方note笔记

本文记录官方note中比较新颖和有价值的观点(从反向传播开始) 一反向传播 1 “反向传播是一个优美的局部过程.在整个计算线路图中,每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西:1. 这个门的输出值,和2.其输出值关于输入值的局部梯度.门单元完成这两件事是完全独立的,它不需要知道计算线路中的其他细节.” 2 反向传播的编程中要学会分段计算,即在前向传播过程中把有用的中间变量缓存下来. 3 输入的大小对梯度有巨大影响,因此数据预处理很重要.例如乘法门会将大梯度分给小输入,小梯度分给大输入,因此当…

pytorch-04-激活函数

sigmoid函数: 越大的负数越接近0,越大的正数越接近1缺点:(1)造成梯度消失:该函数在靠近1和0的两端,梯度几乎变成0,梯度下降法:梯度乘上学习率来更新参数,如果梯度接近0,那么没有任何信息来更新参数,会造成模型不收敛另外,使用sigmoid函数,在初始化权重时,权重太大,经过激活函数会导致大多数神经元变得饱和,没有办法更新参数(2)sigmoid输出不是以0为均值,这就会导致经过sigmoid激活函数之后的输出,作为后面一层网络的输入的时候是非0均值的,这个时候如果进入下一层神经元的时…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多分类专栏: 机器学习转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

torch基础学习

Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数

神经网络中常用的激活函数 Introduce 理论上神经网络能够拟合任意线性函数,其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数(因为如果每一层都是线性变换,那有啥用啊,始终能够拟合的都是线性函数啊).本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 各种常用的激活函数早期研究神经网络常常用sigmoid函数以及tanh函数(下面即将介绍的前两种),近几年常用ReLU函数以及Leaky Relu函数(下面即将介绍的后两种).对于各个激活函数,以下分别从其函数拱墅.函…

ReLU激活函数的缺点

训练的时候很”脆弱”,很容易就”die”了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了. 原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,对于一组固定的参数(样本),w的分布也就是Re…

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

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: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.…

【机器学习】激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 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:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,…

神经网络中的激活函数具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?（转）

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入(以及一些人的生物解释balab…

ReLU 和sigmoid 函数对比

详细对比请查看:http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函数的作用: 是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想想,没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘.就算你叠加了若干层之后,无非还是个矩阵相乘罢了.所以你没有非线性结构的话,根本就算不上什么神经网络. 2. 为什么ReLU效果好: 重点关注这章6.6节:Piecewise Linear Hidden Unitshttp://www.iro.umontreal.ca/~b…

深度学习面试题05：激活函数sigmod、tanh、ReLU、LeakyRelu、Relu6

目录为什么要用激活函数 sigmod tanh ReLU 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),不能学习到复杂的映射关系,因此需要使用激活函数这个非线性函数做转换. 返回目录 sigmod Sigmod激活函数和导函数分别为对应的图像分别为: 对应代码为: Sigmod(x)的缺点: ①输出范围在0~1之间,均值为0.5,需要做数据偏移,不方便…

深度学习的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus、GELU

深度学习的激活函数 :sigmoid.tanh.ReLU .Leaky Relu.RReLU.softsign .softplus.GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg潇潇阅读数 652更多分类专栏: python机器学习深度学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89887655 [ …

激活函数：Sigmod&tanh&Softplus&Relu详解

什么是激活函数? 激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习.理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用. 它们将非线性特性引入到我们的网络中.其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号.该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入. 如果我们不运用激活函数的话,则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数.线性函数一个一级多项式.现如今,线性方程是很容易解决的,但是它们的复杂性有限,并且从数据中学习复杂函数映射的能力更小. 一个没有激活函数的…

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