PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分类数据集top-5上取得了4.94%的错误率,首次超越了人工分类的错误率(5.1%).PReLU增加的计算量和过拟合的风险几乎为零.考虑了非线性因素的健壮初始化方法使得该方法可以训练很深很深的修正模型(rectified model)来研究更深更大的网络结构. ReLU和PReLU图像: PReLU的数学表达式(i代表不同的通道,即每一个通道都有参数不相同的PReL…

PReLU激活函数,方法来自于何凯明paper <Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification> PReLU激活 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义:带参数的ReLU.二者的定义和区别如下图:  如果ai=0,那么PReLU退化为ReLU:如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01),则PReLU退化为…

tensorflow prelu的实现细节 output = tf.nn.leaky_relu(input, alpha=tf_gamma_data,name=name) #tf.nn.leaky_relu 限制了tf_gamma_data在[0 1]的范围内 内部实现方法是 output = tf.maxmum(alpha * input, input) alpha > 1 时,会出现,正值*alpha, 负值不变 import numpy as np import tensorflow as…

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. 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.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围    tanh(x)…

激活函数(relu,prelu,elu,+BN)对比on cifar10   可参考上一篇: 激活函数 ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU  的定义和区别   一．理论基础 1.1激活函数 1.2 elu论文(FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)) 1.2.1 摘要     论文中提到,elu函数可以加速训练并且可以提高分类的准确率.它有以下特征: 1)el…

激活函数 ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU  的定义和区别 ReLU tensorflow中:tf.nn.relu(features, name=None) LReLU (Leaky-ReLU) 其中ai是固定的.i表示不同的通道对应不同的ai.  tensorflow中:tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None) PReLU 其中ai是可以学习的的.如果ai=0,那么 PReLU 退化为ReLU:如果 aiai…

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. 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.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围    tanh(x)…

1. 摘要 在 \(ReLU\) 的基础上作者提出了 \(PReLU\),在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力,又能减小过拟合风险. 针对 \(ReLU/PReLU\) 的矫正非线性,作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法. 2. 介绍 在过去几年,随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计,我们在视觉识别任务上取得了长足的进步.一方面,由于网络复杂性的增加(比如增加深度.扩大宽度).小步长的使用.新的激活函数和更成熟的网络层设计,神经网络变得更加能够拟合训练数据.另一方…

Python绘制正余弦函数图像 # -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import mpl_toolkits.axisartist as axisartist def sigmoid(x): return 1. / (1 + np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.ex…

一个使用方式:http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52610919 还有一种是像relu那样写,我就是采用的这种方式,直接把名字从relu改成了prelu…