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詳解Python中常用的激活函數(shù)(Sigmoid、Tanh、ReLU等)_python_腳本之家

1. 用ReLU、Leaky-ReLU、P-ReLU、R-ReLU、Maxout等替代sigmoid函數(shù)。 2. 用Batch Normalization。 3. LSTM的結(jié)構(gòu)設(shè)計也可以改善RNN中的梯度消失問題。三、常用激活函數(shù) 激活函數(shù)分為兩類,飽和激活函數(shù)和非飽和激活函數(shù)。飽和激活函數(shù)包括sigmoid、tanh;非飽和

www.dbjr.com.cn/article/2809...htm 2025-6-2

pytorch方法測試——激活函數(shù)(ReLU)詳解_python_腳本之家

1 nn.ReLU(inplace=True) inplace為True,將會改變輸入的數(shù)據(jù) ,否則不會改變原輸入,只會產(chǎn)生新的輸出以上這篇pytorch方法測試——激活函數(shù)(ReLU)詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

www.dbjr.com.cn/article/1785...htm 2025-6-9

pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其變相的輸出操作_python_腳本之家

Relu的則是單純將小于0的數(shù)變成了0,減少了梯度消失的可能性 PRelu是一定程度上的保留了負值,根據(jù)init給的值。 LeakyRelu也是一定程度上保留負值,不過比較小,應(yīng)該是根據(jù)negative_slope給的值。補充:PyTorch學(xué)習(xí)之歸一化層(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm) BN,LN,IN,GN從學(xué)術(shù)化上解釋差異: BatchNorm...

www.dbjr.com.cn/article/2133...htm 2025-6-6

Keras 中Leaky ReLU等高級激活函數(shù)的用法_python_腳本之家

Relu:近似生物神經(jīng)激活函數(shù),最近出現(xiàn)的。tanh:雙曲正切激活函數(shù),也是很常用的。sigmoid:S型曲線激活函數(shù),最常用的。hard_sigmoid:基于S型激活函數(shù)。linear:線性激活函數(shù),最簡單的。主流的激活函數(shù)可以如上述例子一樣通過名稱直接使用,但是還有一些復(fù)雜的激活函數(shù)如:Leaky ReLU、PReLU是不可以這樣直接使用的,必須使用add...

www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-5-19

PyTorch之nn.ReLU與F.ReLU的區(qū)別介紹_python_腳本之家

其中nn.ReLU作為一個層結(jié)構(gòu),必須添加到nn.Module容器中才能使用,而F.ReLU則作為一個函數(shù)調(diào)用,看上去作為一個函數(shù)調(diào)用更方便更簡潔。具體使用哪種方式,取決于編程風(fēng)格。在PyTorch中,nn.X都有對應(yīng)的函數(shù)版本F.X,但是并不是所有的F.X均可以用于forward或其它代碼段中,因為當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢時,在存儲model時,在fo...

www.dbjr.com.cn/article/1895...htm 2025-6-7

人工智能學(xué)習(xí)Pytorch梯度下降優(yōu)化示例詳解_python_腳本之家

3.ReLU函數(shù) 該函數(shù)可以將輸入小于0的值截斷為0,大于0的值保持不變。因此在小于0的地方導(dǎo)數(shù)為0,大于0的地方導(dǎo)數(shù)為1,因此求導(dǎo)計算非常方便。通過PyTorch的實現(xiàn)方式如下: 二、損失函數(shù)及求導(dǎo) 通常,我們使用mean squared error也就是均方誤差來作為損失函數(shù)。

www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-25

人工智能學(xué)習(xí)pyTorch的ResNet殘差模塊示例詳解_python_腳本之家

輸入x→卷積層→數(shù)據(jù)標(biāo)準化→ReLU→卷積層→數(shù)據(jù)標(biāo)準化→數(shù)據(jù)和x相加→ReLU→輸出out 中間加上了數(shù)據(jù)的標(biāo)準化(通過nn.BatchNorm2d實現(xiàn)),可以使得效果更好一些。 ①各層的定義 ②前向傳播在前向傳播中輸入x,過程中根據(jù)前向流程,調(diào)用上面定義的層即可。

www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-6-8

python 深度學(xué)習(xí)中的4種激活函數(shù)_python_腳本之家

ReLu是線性整流函數(shù),又稱為修正性線性單元,它的函數(shù)的數(shù)學(xué)表達式為 Tanh是一個分段函數(shù),它的圖像如下: 圖像很容易理解,若輸入的 x 值小于0,則輸出為也為0;若輸入的 x 值大于0,則直接輸出 x 值,需要注意的是ReLu函數(shù)在x = 0 處不連續(xù)(不可導(dǎo)),但同樣也可以作為激活函數(shù)。

www.dbjr.com.cn/article/1958...htm 2025-5-28

在Tensorflow中實現(xiàn)leakyRelu操作詳解(高效)_python_腳本之家

ReLU是將所有的負值都設(shè)為零,相反,Leaky ReLU是給所有負值賦予一個非零斜率。Leaky ReLU激活函數(shù)是在聲學(xué)模型(2013)中首次提出的。以數(shù)學(xué)的方式我們可以表示為: ai是(1,+∞)區(qū)間內(nèi)的固定參數(shù)。參數(shù)化修正線性單元(PReLU) PReLU可以看作是Leaky ReLU的一個變體。在PReLU中,負值部分的斜率是根據(jù)數(shù)據(jù)來定的,而非...

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pytorch中fuse_modules源碼解讀_python_腳本之家

modules_to_fuse:要融合的模塊名稱的列表。如果只有一個要融合的模塊列表,可以是一個字符串列表,如:[‘conv1’, ‘bn1’, ‘relu’] inplace:bool類型參數(shù),默認為false。融合發(fā)生在模型上,默認會返回一個新模型 fuser_func:接收模塊列表并輸出相同長度的融合模塊列表的函數(shù)。例如,fuser_func([convModule, BNMod...

www.dbjr.com.cn/python/284789o...htm 2025-6-2