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【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结

本文记录了神经网络中激活函数的学习过程，欢迎学习交流。

神经网络中如果不加入激活函数，其一定程度可以看成线性表达，最后的表达能力不好，如果加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，增加了网络的表达能力。目前比较流行的激活函数主要分为以下7种：

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第1张图片

1.sigmoid

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第2张图片

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第3张图片

2.tanh

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第4张图片

3.ReLu

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第5张图片

4.Leaky ReLu

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第6张图片

5.PReLu

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第7张图片

6.RReLu

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第8张图片

7 Maxout

【深度学习技术】卷积神经网络常用激活函数总结_第9张图片

8 SELU

总结

是ELU的改进版本，

参考文献：
[ReLu]:Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models
[PRelu]:Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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