卷积中输出尺寸大小的计算定义几个参数输入图片大小 W×W 卷积核Filter大小F×F stride步长为S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为：N = (W − F + 2P )/S+1，在对N进行向下取整反卷积中输出尺寸大小的计算class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, st
前言激活函数的作用增加网络的非线性。 数据分布大部分是非线性的，而神经网络的计算是线性的，因此需要引入激活函数，增加网络的非线性，以强化网络的学习能力。可以做概率值的处理，例如Sigmoid和tanh，它们的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,1)之间；Relu适合用于深层网络的训练，而Sigmoid和tanh会出现梯度消失。人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid func
1、torch.nn.ReLU()数学表达式ReLU的函数图示如下:优点： （1）收敛速度比 sigmoid 和 tanh 快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题） （2）计算复杂度低，不需要进行指数运算 缺点： （1）ReLu的输出不是zero-centered； （2）Dead ReLU Problem（神经元坏死现象）：某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数不会被更新（在负数部分，梯度为
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2023-12-31 16:14:18
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从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系relu多种实现之间的关系relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现：torch.nn.ReLU()
torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_()
torch.relu() torch.relu_()
而这3种不
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2023-11-14 20:35:30
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# 如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播
## 介绍
作为一位经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现 PyTorch 中的 ReLU 反向传播。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并为你提供详细的代码和解释。
### 类图
```mermaid
classDiagram
ReLU B[ReLU 正向传播]
B --> C[计算梯度 grad_o
原创
2024-02-25 07:47:54
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作者：Frank Odom
PyTorch hook 是 hack 神经网络的一种简单、强大的方法，提高了生产效率。什么是钩子（Hook）？Hook 实际上在软件工程中相当常见，并不是 PyTorch 所独有的。一般来说，“hook”是在特定事件之后自动执行的函数。在现实世界中，你可能遇到过的一些 hook 的例子:网站在你访问 N 个不同页面后会显示一个广告。你的账户有资金入账时，银行 app
1. ReLU 函数层激活函数 ReLU（Rectified Linear Unit）由下式（5.7）表示。 通过式（5.7），可以求出 y 关于 x 的导数，如式（5.8）所示。 在式（5.8）中，如果正向传播时的输入 x 大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的 x 小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18 所示。 在神
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2024-04-30 12:44:06
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文章目录有关学习率的调整方式一、学习率的调整模板常见模板1：常见模板2：通用模板：二、自适应调整学习率方式 - ReduceLROnPlateau参考附录：pytorch常见学习率调整函数： 有关学习率的调整方式当我们定义好优化器后，有关学习率的调整方式是比较头大的一个问题，除了自己手动定义函数来自定义的调整学习率的方法外，pytorch的optim库也提供了许多便捷的动态学习率的调整方式。to
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2024-03-10 17:48:08
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作者 | Casper Hansen
激活函数对神经网络的重要性自不必多言，
来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式、图表和代码实验介绍了 sigmoid、ReLU、ELU 以及更新的 Leaky ReLU、SELU、GELU 这些激活函数，并比较了它们的优势和短板。
在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定
激活函数：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) 激活函数的本质：激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。举一个例子来说明：假如我的任务是，将下面的这幅图中的三角形和圆形分开，也就是一个典型的二分类问题： 我们用肉眼能很轻松的得出结论：无法用一条直线将这
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2024-03-18 10:00:23
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## 教你如何实现PyTorch的ReLU6函数参数
作为一名经验丰富的开发者，我会帮助你学习如何实现PyTorch中的ReLU6函数参数。首先，我会简要介绍整个实现流程，然后逐步指导你每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
### 实现流程
下面是整个实现流程的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现PyTorch的ReLU6函数参数流程
原创
2024-04-30 07:33:02
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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
# PyTorch ReLU与ReLU6实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对PyTorch中的ReLU和ReLU6激活函数感到困惑。不要担心，这篇文章将帮助你了解这些函数的基本概念，并教你如何在PyTorch中实现它们。
## ReLU与ReLU6简介
ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其公式为：
\[ \text{ReLU}(x) = \m
原创
2024-07-24 11:44:40
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在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性2、ReLU（Rectified L
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2024-04-02 20:41:18
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零基础学caffe源码 ReLU激活函数 原创
2016年08月03日 17:30:19
1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 &n
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2024-09-02 17:24:20
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ReLU为什么比Sigmoid效果好附：双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合： 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同？1、相比Sigmoid和tanh，ReLU摒弃了复杂的计算（这里指的是幂运算），提高了运算速度；2、对于深层的网络而
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2024-04-21 19:50:27
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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。
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2024-07-30 14:59:55
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作者：Andrew Jong编译：ronghuaiyang 导读 如果你想做一个与计算机视觉或图像处理相关的深度学习项目，你可能会用到ROI Pool和ROI Align层。虽然最初是为目标检测而构建的，但是ROI Pool的变体对于从图像的局部区域提取信息也很有用。如果你想做一个与计算机视觉或图像处理相关的深度学习项目，你可能会用到ROI Pool和ROI Align层。虽然最初
这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？标准答案是：10亿AI调参侠都在用，用了都说好。但如果我们稍微深究一下，会更加深记忆，也增加对深度学习过程的理解。首先我们要明白，为什么要蘸东西吃？即：为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾
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2024-07-05 22:50:20
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激活函数（Activation Function），就是在人工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。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。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。如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）
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2023-12-09 08:48:59
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