PRelu可以参考这篇文章：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 mode
有读者让我讲一下 LSQ (Learned Step Size Quantization) 这篇论文，刚好我自己在实践中有用到，是一个挺实用的算法，因此这篇文章简单介绍一下。阅读这篇文章需要了解量化训练的基本过程，可以参考我之前的系列教程。LSQ 是 IBM 在 2020 年发表的一篇文章，从题目意思也可以看出，文章是把量化参数 step size (也叫 scale) 也当作参数进行训练。这种把
TL;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
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2024-06-15 10:18:58
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写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！常用激活函数（激励函数）理解与总结激活函数的区别与优点梯度消失与爆炸1. 激活函数是什么？在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。2. 激活函数的用途如果不用激活函数，每一层的输入都是上一层输出的线性函数，而多层线性函数与一
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2024-07-12 16:45:26
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# PyTorch中的ReLU6激活函数
 = \m
原创
2024-07-24 11:44:40
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整体加速过程1.将tensorflow训练生成的.h5模型结构权重文件转换成.pb的模型文件。 2.将.pb模型文件转换成uff格式的文件并进行解析，同时生成TensorRT的engine。 3.调用生成的engine文件，实现推理加速。准备工作1.生成.pb的模型文件 首先我们需要从保存模型的chekpoint文件中，生成.pb的模型文件。import tensorflow.compat.v1
ReLU6(x)=min(max(0,x),6) ReLU6可以抑制ReLU的最大值，当x>6时，其导数也是
原创
2022-07-12 10:20:48
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Relu函数的导数计算先从最简单的开始，Relu激活在高等数学上的定义为连续（局部）不可微的函数，它的公式为 Relu(x)= x, x>0 0, x≤0其在x=0处是不可微的，但是在深度学习框架的代码中为了解决这个直接将其在x=0处的导数置为0或1，所以它的导数也就变为了 δRelu(x)= 1, x>0 0, x<=0 Pooling池化操作的反向梯度传播CNN网络中另外
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2024-10-25 13:23:33
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Rectified linear unit在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x)、双曲正切函数f(x)=tanh(x)，今天要说的是另外一种activation function，rectified linear function，f(x)=max(0,x)，The rectifier is, as of 2015, the most popular ac
卷积运算的定义、动机（稀疏权重、参数共享、等变表示）。一维卷积运算和二维卷积运算。 反卷积(tf.nn.conv2d_transpose) 池化运算的定义、种类（最大池化、平均池化等）、动机。 Text-CNN的原理。 利用Text-CNN模型来进行文本分类1. 卷积运算卷积网络，也叫卷积神经网络(CNN)，是一种专门依赖处理具有类似网络结构的数据的神经网络。卷积是一种特殊的线性运算。卷积网络是指
ROC曲线和AUCROC曲线是指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线（receiver operating characteristic curve），是反应敏感性和特异性连续变量的综合指标，利用构图法揭示敏感性和 特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标，特异性为横坐标绘制成曲线，曲线下的面积（AUC）越大，诊断准确性越高。最
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2024-06-04 05:48:10
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起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性传统Sigmoid系激活函数传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在。从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大，对两侧区的信号增益小，在信号的特征空间映射上，有很好的效果。从神经科学上来看，中央区酷似神经元的兴奋态，两侧区酷似神
最近使用了一下react-router@6 版本感觉有很大的改动，记录一下。React Router v6 makes heavy use of React hooks, so you'll need to be on React 16.8 or greater before attempting the upgrade to React Router v6. The good news is t
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2024-04-23 09:34:24
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// CLI类的分类与定义.cpp: 主项目文件。
/*
C++/CLI中可以定义 两种类型的struct和class类型，
一种为数值类（或数值结构）：value class(value struct)；
一种是引用类（或引用结构）：ref class(ref value)。
与本地C++一样，class与struct的区别在于前者的成员默认为私有，后者默认为公有。
下面仅以类来介绍，内容同样适
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2024-04-01 02:15:37
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现将MATLAB信号处理工具箱函数进行分组，便于记忆查询和长期回顾。(只解释基本用途，具体用法请在help目录下查询)Waveform Generation(波形产生)chairp: 产生扫频余弦函数；diric: 产生Dirichlet或周期sinc函数；gauspuls: 产生高斯调制地正弦曲线脉冲；pulstran: 产生一个脉冲序列；rectpuls:&n
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2024-04-01 22:25:53
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“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
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2024-05-06 11:48:51
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超参数总结损失函数选择权重初始化学习率learning rate学习速率计划learning rate schedule激活函数Epoch数量和迭代次数更新器和优化算法梯度标准化 Gradient Normalization微批次大小miniBatch网络层数和隐藏单元个数正则化额外链接 超参数总结损失函数选择回归任务通常选择MSE、MEAN_ABSOLUTE_ERROR等。分类任务通常选择MC
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2024-09-25 10:41:00
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# PyTorch ReLU6 激活函数详解
在深度学习中，激活函数是神经网络中的重要组成部分。它们对模型的非线性特性起到关键作用。今天，我们将探讨 PyTorch 中的 ReLU6 激活函数，了解其基本原理、代码示例以及在实际应用中的表现。
## 什么是 ReLU6？
ReLU6 是一种修改版的 ReLU（线性整流单元）激活函数。其数学定义如下：
$$
f(x) =
\begin{ca
