ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU

ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU

​

• • 
    
• • • 
      
  • ​​ReLU​​
  • ​​LReLU​​
  • ​​PReLU​​
  • ​​CReLU​​
  • ​​ELU​​
  • ​​SELU​​
    • 
      
  • 
    

ReLU

 

tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None)

LReLU

(Leaky-ReLU) 

 

其中aiai是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aiai. 

tensorflow中：tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)

PReLU

 

其中aiai是可以学习的的。如果ai=0ai=0，那么 PReLU 退化为ReLU；如果 aiai是一个很小的固定值（如ai=0.01ai=0.01），则 PReLU 退化为 Leaky ReLU（LReLU）。 

PReLU 只增加了极少量的参数，也就意味着网络的计算量以及过拟合的危险性都只增加了一点点。特别的，当不同 channels 使用相同的aiai时，参数就更少了。BP 更新aiai时，采用的是带动量的更新方式（momentum）。 

tensorflow中:没找到啊!

CReLU

（Concatenated Rectified Linear Units） 

 

tensorflow中：tf.nn.crelu(features, name=None)

ELU

 

 

其中α是一个可调整的参数，它控制着ELU负值部分在何时饱和。 

右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。ELU的输出均值接近于零，所以收敛速度更快 

tensorflow中：tf.nn.elu(features, name=None)

SELU

 

经过该激活函数后使得样本分布自动归一化到0均值和单位方差(自归一化，保证训练过程中梯度不会爆炸或消失，效果比Batch Normalization 要好) 

其实就是ELU乘了个lambda，关键在于这个lambda是大于1的。以前relu，prelu，elu这些激活函数，都是在负半轴坡度平缓，这样在activation的方差过大的时候可以让它减小，防止了梯度爆炸，但是正半轴坡度简单的设成了1。而selu的正半轴大于1，在方差过小的的时候可以让它增大，同时防止了梯度消失。这样激活函数就有一个不动点，网络深了以后每一层的输出都是均值为0方差为1。

tensorflow中：tf.nn.selu(features, name=None)