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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“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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摘要RefineDet是CVPR 2018的一篇论文，文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet，实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率。RefineDet包括两个互连模型ARM（anchor refinement module）和ODM（object detection module）：前者用于滤除negative anchors来减少分类器的搜索空间
一、简介目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几
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
修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，ReLU 的学
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2024-03-20 07:42:52
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1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的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，最早的想法是用sigmoid函
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2024-04-19 13:13:36
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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,通过对加权的输入进行非线性组合产生非线性决策边界.从神经科学上来看,中央区酷似神经元的兴奋态,两侧区酷似神经元的抑制态,因而在
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2024-06-30 06:26:28
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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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缩至[0,1]
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2023-08-01 15:10:00
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其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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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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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。sigmoid激活函数(也叫logistic_activate)其作
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2024-02-19 18:41:26
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#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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从github上转来，实在是厉害的想法，什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了代码如下：我做了些改进，因为实在tensorflow中使用，就将原来的abs()函数替换成了tf.abs()import tensorflow as tf
def LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"):
with tf.variable_scope(name):
f1= 0.
线性整流函数 / 线性修正单元 (Rectified Linear Unit，ReLU) 是一种人工神经网络中常用的激活函数 (activation function)，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。常用的线性整流函数有斜坡函数 、带泄漏整流函数 (Leaky ReLU)，其中 In the context of artificial neural networks,
神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout）常规 sigmoid 和 tanhsigmoid特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率（firing rate）缺陷：有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。只有正数输出（不是zero-centered），这就
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2024-02-23 13:25:15
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