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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

4.Leaky ReLU 人們?yōu)榱私鉀Q失效神經(jīng)元,提出了將ReLU的前半段設(shè)為αx而非0。 Leaky ReLU的數(shù)學(xué)表達(dá)式為 其導(dǎo)數(shù)公式為 為什么 Leaky ReLU 比 ReLU 更好? Leaky ReLU 通過把 x 的非常小的線性分量給予負(fù)輸入(αx)來調(diào)整負(fù)值的零梯度(zero gradients)問題;leak 有助于擴(kuò)大 ReLU 函數(shù)的范圍,
www.dbjr.com.cn/article/2809...htm 2025-6-2

Keras 中Leaky ReLU等高級(jí)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

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

“隨機(jī)糾正線性單元”RReLU也是Leaky ReLU的一個(gè)變體。在RReLU中,負(fù)值的斜率在訓(xùn)練中是隨機(jī)的,在之后的測試中就變成了固定的了。RReLU的亮點(diǎn)在于,在訓(xùn)練環(huán)節(jié)中,aji是從一個(gè)均勻的分布U(I,u)中隨機(jī)抽取的數(shù)值。形式上來說,我們能得到以下結(jié)果: 總結(jié) 下圖是ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比較: PReLU中的ai...
www.dbjr.com.cn/article/1897...htm 2025-5-30

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

1.2125, 0.0171], grad_fn=<LeakyReluBackward0>) 從上面可以看出,這個(gè)LayerNorm的歸一化,并不是將數(shù)據(jù)限定在0-1之間,也沒有進(jìn)行一個(gè)類似于高斯分布一樣的分?jǐn)?shù),只是將其進(jìn)行了一個(gè)處理,對(duì)應(yīng)的數(shù)值得到了一些變化,相同數(shù)值的變化也是相同的。 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...
www.dbjr.com.cn/article/2133...htm 2025-6-6

Keras實(shí)現(xiàn)DenseNet結(jié)構(gòu)操作_python_腳本之家

論文原文中提出使用1*1卷積核的卷積層作為bottleneck層來優(yōu)化計(jì)算效率。原文中使用的激活函數(shù)全部為relu,但個(gè)人習(xí)慣是用leakyrelu進(jìn)行構(gòu)建,來方便調(diào)參。 之后是用Dense層搭建Dense塊,如下: 1 2 3 4 5 6 defDenseBlock(x, nb_layers, growth_rate, drop_rate=0.2): ...
www.dbjr.com.cn/article/1901...htm 2025-5-25

在PyTorch中實(shí)現(xiàn)可解釋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法詳解_python_腳本之家

torch.nn.LeakyReLU(), torch.nn.Linear(8,1), ) model=torch.nn.Sequential(concept_encoder, task_predictor) 然后我們通過優(yōu)化概念和任務(wù)的交叉熵?fù)p失來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) ...
www.dbjr.com.cn/python/288987s...htm 2025-5-25

Keras實(shí)現(xiàn)將兩個(gè)模型連接到一起_python_腳本之家

x=LeakyReLU(0.2)(x) x=Conv2D(self.dim, kernel_size=(5,5), strides=(2,2), padding='SAME')(x) x=BatchNormalization()(x) x=LeakyReLU(0.2)(x) x=GlobalAveragePooling2D()(x) encoder=Model(x_in, x) returnencoder defdecoder_construct(self): ...
www.dbjr.com.cn/article/1871...htm 2025-5-16

pytorch __init__、forward與__call__的用法小結(jié)_python_腳本之家

torch.nn.LeakyReLU()) self.conv1=torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(mid_channels, out_channels*2, kernel_size=(3,3), stride=(1,1), padding=(1,1))) defforward(self, x): x=self.conv0(x) x=self.conv1(x) returnx classNet(nn.Module): ...
www.dbjr.com.cn/article/2064...htm 2025-5-31

pytorch GAN偽造手寫體mnist數(shù)據(jù)集方式_python_腳本之家

nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Linear(256,1), nn.Sigmoid(), ) defforward(self, img): img_flat=img.view(img.size(0),-1) validity=self.model(img_flat) returnvalidity # Loss function adversarial_loss=torch.nn.BCELoss()
www.dbjr.com.cn/article/1781...htm 2025-5-28

Pytorch轉(zhuǎn)keras的有效方法,以FlowNet為例講解_python_腳本之家

leaky_re_lu_1 (LeakyReLU) (None,64,512,512)0conv0[0][0] ___ zero_padding2d_1 (ZeroPadding2D (None,64,514,514)0leaky_re_lu_1[0][0] ___
www.dbjr.com.cn/article/1873...htm 2025-5-23