1.介绍 在深度学习网络中，我们经常看到卷积层之后，会接一个激活函数，而现在比较常见的激活函数有Sigmoid和Relu，那么卷积层之后，为什么要接一个激活函数呢？ 卷积层操作可以用y = w*x + b（其中w为权重，b为偏置）表示，如果我们在后面没有接激活函数，那么y_out = w2 * (w1 * (w0 * x + b0) + b1)
学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：什么是激活函数？激活函数的用途（为什么需要激活函数）？有哪些激活函数，都有什么性质和特点？应用中如何选择合适的激活函数？如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有价值的。什么是激活函数？首
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2024-07-31 13:11:16
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在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters, FLOPs, MACs, MAdds。除此以外，我们还经常见到MAC, FLOPS, GFLOPS, TFLOPS，其中，后三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。下面分别介绍一下以上几个参数：parameters:这个参数表示的是模型内部总的参数数量，用来衡量模型的大小，例如一个3*3的
一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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常见的激活函数及其特点什么是激活函数？神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。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）。激活函数的用途（为什么需要激活函数）？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在
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2024-05-31 10:54:13
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**对于各项激活函数的汇总。激活函数位置：隐藏层。 激活函数的作用：用于引入非线性来学习复杂的模型。 激活函数的类型：一般为非线性（解决回归问题的神经网络模型的输出层中使用线性激活函数），可微的。 常见的激活函数： 1.sigmoid激活函数 将输入规划到（0，1）之间。 阈值为0.5 现如今用的比较少，现在用Relu代替sigmoid。 注意：当我们构建二进制分类器时，输出层必须使用 sigmo
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2023-12-15 09:54:45
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激活函数特性sigmoid函数和tanh函数Relu函数softmax函数激活函数要什么条件？ 特性SVM(支持向量机)这样的算法只能进行线性划分，要想拟合更复杂问题，必须加入非线性部分，这就是激活函数的作用。sigmoid函数和tanh函数传统的思想是使用sigmoid函数或者tanh函数： 函数：取值(0,1) 导数：这两个激活函数缺点如下： 1.计算复杂，消耗计算量 2.损失较小时导数大，
激活函数出现的原因1、遇到线性不可分的数据。神经网络也找不到一条合适的直线。 2、如何解决尝试单层感知机。尝试多层感知机化简后发现仍然是一个线性分类器。3、激活函数的作用在隐藏层和输出层之间加入一个激活函数，sigmoid。多层感知器激活函数就是在神经元上加一个壳，为神经元带来非线性因素，提升模型的表达能力。第一步计算线性变化，第二步计算非线性变换。激活函数大全1、一致或线性激活函数最简单的激活函
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2024-03-26 08:48:09
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卷积神经网络的深入理解-基础篇一、卷积（convolution）1、无padding时2、有padding时3、卷积与全连接通道数（一般一张彩色图像为三通道RGB）二、激活（激活函数）(持续补充)1、饱和与非饱和2、饱和函数（1）Sigmoid激活函数（2）tanh激活函数3、非饱和激活函数（1）ReLU（2）Leaky ReLU代码块（做图的代码）：三、池化（池化层）四、全连接五、误差反传 日
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2024-04-07 21:28:08
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写在前面的话
本文为我在学习卷积神经网络的时候，对激活函数的一些理解。
总结起来，激活函数的作用就是：加入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。
本文参考文章：神经网络激活函数的作用是什么？
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使用深度学习解决计算机视觉相关问题
Python为主的互联网应用服务
基于MIPS指令
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2024-04-05 00:04:51
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首先这里说明一下，下面的很多注释中都以lenet的地一个卷积层为参考(N x C x H x W)， 输入为１x 1 x 28 x 28, kernel : 20 x 1 x 5 x 5 output : 1 x 20 x 24 x 24内部成员变量的值：conv1 : LayerSetUp:
channel_axis_ = 1
first_spatial_axis = 2
num_axes =
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2024-10-25 13:36:30
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卷积层（1）前面聊了3期全连接层，下面先扔下它，看看卷积神经网络的另外一个重量级组成部分——卷积层。关于卷积层的具体计算方式在这里就不多说了，和全连接层类似，由线性部分和非线性部分组成，一会儿直接看代码就好。关于卷积层的计算方法，现在一般来说大家的实现方式都是用“相关”这个操作来进行的，为什么呢？当然是为了计算方便，减少一次把卷积核转一圈的计算。以下是“卷积层”操作的基本代码，我们后面会做进一步地
最近在学习pytorch，自己搭建网络结构，搭建的时候遇到一个问题，就是convolutional层后接了batch normalization和scale层后，到底要不要设置卷积层的偏置，而且我最近在转换模型（caffe转pyotch）时，在跟了batchnorm的卷积层还设置了偏置（由于有偏置参数，所以就设置了偏置），那么到底是否需要在跟了batchnorm的卷积层后面跟上参数了？首先，看bi
接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
总结卷积层对H、W和通道数的改变【老师QA】【直观理解】一般来说，输入和输出的数据 高宽不变时， 输出通道也会设为和输入通道一致。 但是如果输出的数据 高宽都减半了，那么 输出通道数 会 设为 输入通道数的二倍（即 把空间信息压缩了， 并把提取出的信息在更多的通道上存储起来）19-卷积层【补充】看评论区建议的卷积动画视频数学中的卷积【链接】https://www.bilibili.com/vide
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2024-09-14 23:46:18
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上一篇文章已经交给大家深度学习中的卷积是如何卷的，我的总结就是对应位置相乘在相加，最后加上bias。如果说怎么卷是小学三年级的知识，那我们今天就来说点小学六年级的知识，今天主要还是对上次那个动图做一下进一步的讲解，要说的几个深度学习中经常听到的英文单词，它们分别是：stride，padding，kernel,feature map,上动图1.stride stride直译过来就是步伐，也
什么是激活函数?首先了解一下神经网络的基本模型如上图所示，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。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。 简单来说，激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保
卷积参数量计算 总整理这边其实算写给我自己复习用的， 就没有用博客的口吻了 简单为主预备知识FLOPs： s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 为了理解下面的计算， 简单复习一下卷积运算的过程， 就是将kernel在原input fmap上或者原图上进行滑动(左向右）， 并且进行element wise mul
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2024-09-24 19:20:20
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高阶卷积——卷积神经网络总结高阶卷积——卷积的神经网络总结1、卷积核一定越大越好吗？--3x3卷积核2、每层卷积只能用同一尺寸的卷积核吗？--Inception结构3、怎样才能减少卷积层的参数？ --Bottleneck4、越深的网络越难训练吗？Resnet残差网络5、深度不是最重要，Block（通道数）更重要，--Wide Resnet6、 通道信息是否也具有局部性 --ResNext7、通道
激活函数是用来引入非线性因素的。网络中仅有线性模型的话，表达能力不够。比如一个多层的线性网络，其表达能力和单层的线性网络是相同的（可以化简一个3层的线性网络试试）。我们前边提到的卷积层、池化层和全连接层都是线性的，所以，我们要在网络中加入非线性的激活函数层。一般一个网络中只设置一个激活层。激活函数一般具有以下性质：非线性： 线性模型的不足我们前边已经提到。处处可导：反向传播时需要计算激活函数的偏导
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2024-08-07 10:39:38
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