PReLU

看PyTorch源代码的心路历程

1.起因曾经碰到过别人的模型prelu在内部的推理引擎算出的结果与其在原始框架PyTorch中不一致的情况，虽然理论上大家实现的都是一个算法，但是从参数上看，因为经过了模型转换，中间做了一些调整。
SunnyZhou1024·2023-03-10 08:58

激活函数（26个）

激活函数（26个）1.Step2.Identity3.ReLU4.Sigmoid5.Tanh6.LeakyReLU7.PReLU8.RReLU9.ELU10.SELU11.SReLU12.HardSigmoid13
梁小憨憨·2023-01-28 09:51

深度学习常用的激活函数以及python实现(Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Swish、Squareplus)

2022.05.26更新增加SMU激活函数前言激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。此图来自百度百科，其中stepfunction就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeakyReLUELU
Haohao+++·2023-01-26 10:13

神经网络基础2：激活函数

以下将介绍神经网络中常用的几种激活函数：sigmoid、tanh、ReLu、leakyReLu、PReLu、ELU、maxout、softmax，以及它们各自的特性。
yeqiustu·2023-01-16 06:36

深度学习基本部件-激活函数详解

激活函数概述前言激活函数定义激活函数性质Sigmoid型函数Sigmoid函数Tanh函数ReLU函数及其变体ReLU函数LeakyReLU/PReLU/ELU/Softplus函数Swish函数激活函数总结参考资料本文分析了激活函数对于神经网络的必要性
嵌入式视觉·2023-01-11 06:08

机器学习中的数学——激活函数：基础知识

激活函数（二）：双曲正切函数（Tanh函数）·激活函数（三）：线性整流函数（ReLU函数）·激活函数（四）：LeakyReLU函数·激活函数（五）：ELU函数·激活函数（六）：ParametricReLU（PReLU
von Neumann·2023-01-09 10:27

机器学习中的数学——激活函数（十）：Softplus函数

激活函数（二）：双曲正切函数（Tanh函数）·激活函数（三）：线性整流函数（ReLU函数）·激活函数（四）：LeakyReLU函数·激活函数（五）：ELU函数·激活函数（六）：ParametricReLU（PReLU
von Neumann·2023-01-08 00:43

SRGAN模型——pytorch实现

生成网络由三部分构成：①卷积+PReLU激活函数；②(卷积+BN+PReLU+卷积+BN，连接残差边)x16+卷积+BN，连接残差边；③(卷积+像素重组+PReLU)x2+卷积；①②用于提取图像特征，③
Peach_____·2023-01-06 22:49

激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。2.其次，它能加快收敛速度。Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围σ(x)=1/(1+exp(−x))tanh函数需要讲一个实值输入压缩
无止境x·2023-01-06 20:31

激活函数的性质、表达式及其优劣：Sigmoid -> Tanh -> ReLU -> Leaky ReLU 、PReLU、RReLU 、ELUs-> Maxout

激活函数的性质1.非线性：即导数不是常数。保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2.可微性：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigmoid等满足处处可微。对于分段线性函数比如ReLU，只满足几乎处处可微（即仅在有限个点处不可微）。对于SGD算法来说，由于几乎不可能收敛到梯度接近零的位置，有限的不可微点对于优化结果不会有很大影响。3.计算简单：正如题主所说，
姬香·2023-01-05 14:25

神经网络的激活函数

目录1sigmoid2tanh3Relu4LeakyReLU,PReLU,RReLU4.1LeakyReLU4.2PRelu4.3RReLU我们先来看一下几种常见的激活函数的映射图像：1sigmoidsigmoid
学渣渣渣渣渣·2023-01-02 07:55

1、常用激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、RReLU、ELU

3、ReLU（rectifiedlinearunit）修正线性单元函数4、LReLU（LeakyReLU）带泄露线性整流函数5、RReLU(RandomizedLeakyReLU)随机修正线性单元6、PReLU
cy^2·2022-12-26 15:33

【神经网络与深度学习】各种激活函数+前馈神经网络理论 ① S型激活函数 ② ReLU函数 ③ Swish函数 ④ GELU函数 ⑤ Maxout单元

型激活函数logistic函数和Tanh函数：hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leakyReLU】带参数的ReLU【ParametricReLU或者PReLU
Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

深度学习中常见的10种激活函数（Activation Function）总结

目录一：简介二：为什么要用激活函数三：激活函数的分类四：常见的几种激活函数4.1.Sigmoid函数4.2.Tanh函数4.3.ReLU函数4.4.LeakyRelu函数4.5.PRelu函数4.6.ELU
不想学习的打工人·2022-12-22 23:05

MACs和FLOPs

目录FLOPsMACs关系使用全连接层卷积层深度分离卷积池化层全局池化（常用）：一般池化（不常用）：激活层ReLU/PReLU/ELUSigmoidFLOPsFloatingPointOperations
拒绝省略号·2022-12-12 20:30

神经网络 激活函数小结.2022.01

神经网络激活函数小结.2022.01Sigmoid函数H-Sigmoid函数Tanh函数ReLu函数Softplus函数LeakyReLu函数PReLu(Parametric)函数RandomizedLeakyReLu
球场书生·2022-12-12 14:50

搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)

1.简介在深度学习中，输入值和矩阵的运算是线性的，而多个线性函数的组合仍然是线性函数，对于多个隐藏层的神经网络，如果每一层都是线性函数，那么这些层在做的就只是进行线性计算，最终效果和一个隐藏层相当！那这样的模型的表达能力就非常有限。实际上大多数情况下输入数据和输出数据的关系都是非线性的。所以我们通常会用非线性函数对每一层进行激活，大大增加模型可以表达的内容（模型的表达效率和层数有关）。这时就需要在
追光少年羽·2022-12-12 14:17

深度学习系列之随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前：实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候，发现有效的激活函数是elu、relu、linear、prelu、leaky_relu、softplus，对应的梯度算法是adam、mom、rmsprop
XOR酸菜鱼·2022-12-10 14:55

核函数和激活函数和异常检测和聚类（outlier detection）

多项式核函数1.5选择核函数的方法1.6核函数对应的参数1.7聚类初始质心的选取1.8聚类算法停止条件1.9聚类距离的度量二、激活函数2.1tanh激活2.2sigmoid函数2.3ReLU函数2.4PReLU
小麦粒·2022-12-06 12:17

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming初始
hhhcbw·2022-12-01 07:35

onnx 创建、修改、增加、修改、删除节点

目录onnx创建示例onnx推理示例报错Atleastoneoutputshouldberequested：1.修改目标节点1.1载入ONNX文件3.Op裁剪4.PRelu参数修改onnx创建示例importonnxfromonnximporthelperfromonnximportTensorProtoimportnumpyasnpweight
AI视觉网奇·2022-11-29 05:45

onnx prelu转换

prelu改成relu：https://github.com/haiyang-tju/dl_tools/blob/16383c5e1323d3debad4e68b94019737ba482cfe/edit_onnx_prelu.pyprelu
AI视觉网奇·2022-11-29 05:15

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

前馈神经网络及其相关概念2.前馈神经网络的Tensorflow实现2.1tensorflow的图模式下的NN实现2.2tf.keras实现3.1Sigmoid3.2Tanh3.3ReLU3.4LReLU、PReLU
我想听相声·2022-11-28 19:33

激活函数（5）ELU函数、PReLU函数

PReLU函数PReLU函数公式和曲线如下图PReLU也是针对ReLU的一个改进型，在负数区域内，PReLU有一个很小的斜率，这样也可以避免ReLU死掉的问
JoannaJuanCV·2022-11-27 17:36

深度学习-常用激活函数-上篇

深度学习-常用激活函数-上篇Sigmoid激活函数Tanh激活函数Relu激活函数LeakyRelu激活函数RRelu激活函数PRelu激活函数ELU激活函数激活函数-下篇Sigmoid激活函数sigmoid
JF_Ma·2022-11-24 01:17

Activation Function（激活函数） 持续更新...

IdentitySigmoidTanhReLULeakyReLU，PReLU（ParametricRelu）,RReLU（RandomReLU）Softmaxsigmoid，ReLU，softmax的比较
THE@JOKER·2022-11-24 01:43

小白学GAN系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

昨晚查阅了ReLU的含义，结果今天发现高老师给的代码中又有一个LeakyReLU，所以今天这个小白贴来对比下两者：下图是ReLU、LeakyReLU、PReLU和RReLU的比较：ReLU是将所有的负值都设为零
崔可爱的胖肉肉·2022-11-23 13:00

《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》论文阅读笔记

论文原文：http://arxiv.org/abs/1502.01852论文主要讨论了以ReLU为激活函数的网络的缺陷并提出了改进的激活函数PReLU与新的Kaiming初始化方法1.PReLU前向传播通道独立
家鸽er·2022-11-23 13:09

[论文笔记] Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

这篇是Kaiming大神在ICCV15上的工作，其主要工作是提出了ParametricRectifiedLinearUnit（PReLU）和一种新的参数初始化方式（在PyTorch等框架中称为Kaiming
Alexzhuan·2022-11-23 13:06

关于PRelu：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

前言内容是经典激活函数PRelu的提出内容上图左为Relu，右图为PRelu，P相比传统Relu，在坐标系左边有数值。
全员鳄鱼·2022-11-23 13:06

pytorch中LN（LayerNorm）以及Relu和其变种的输出

主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化，以及数据使用relu，prelu，leakyrelu之后的变化。
永远的小白虾·2022-11-23 05:46

深度学习小白思考

————gotocellNO.1认识感知器->cell中的分子机制NO.2常见的激活函数1.sigmod函数2.tanh函数3.ReLU(RectifiedLinearUnit)函数4.ELU函数5.PReLU
MeganLee_·2022-11-22 14:47

23种激活函数

单位阶跃函数3、逻辑函数4、双曲正切函数5、反正切函数6、Softsign函数7、反平方根函数(ISRU)8、线性整流函数(ReLU)9、带泄露线性整流函数(LeakyReLU)10、参数化线性整流函数(PReLU
落樱弥城·2022-11-22 08:56

小技巧（10）：使用Python绘制激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、PReLU）图像

文章目录一、单张绘制1.1代码1.2绘制结果二、4张图绘制成1张图2.1代码2.2绘制结果一、单张绘制1.1代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#0设置字体plt.rc('font',family='TimesNewRoman',size=15)#1.1定义sigmoid函数defsigmoid(x):return1./(1+np.exp(-x
Hankerchen·2022-11-22 08:56

深度学习中的激活函数

深度学习中的激活函数1、sigmoid2、softmax3、tanh4、ReLU5、LeakyReLU6、PReLU  神经网络用于实现复杂的函数，而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。
CV女神救救我·2022-11-20 14:22

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】

深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、LeakyReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】一、激活函数的定义：二、激活函数的用途1、无激活函数的神经网络
u013250861·2022-11-17 07:42

20.神经网络中常见激活函数的总结

传统的激活函数选择的建议优先Relu再考虑prelu、LeakRelu、Maxout再考虑tanh除非用作二分类的最后一层，其他一般不建议使用sigmoid0.前言在神经网络中，经常要使用到激活函数，对于激活函数的选用
睡觉特早头发特多·2022-11-17 07:36

yolov5激活函数和损失函数改进

漏斗激活（FReLU）它通过添加空间条件的负开销将ReLU和PReLU扩展为2D激活。ReLU和PReLU
AI小丸子·2022-11-16 07:44

神经网络中常见的几种激活函数

文章目录一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：3、ReLU函数4、ELU函数PReLU函数一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：曲线：导数：在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(
Tc.小浩·2022-11-08 17:08

深度学习PyTorch笔记（13）：多层感知机

笔记（13）：多层感知机7多层感知机7.1隐藏层7.2激活函数（activationfunction）7.2.1ReLU函数（修正线性单元Rectifiedlinearunit，ReLU）7.2.1.1pReLU7.2.2sigmoid
三耳01·2022-10-27 11:23

【神经网络】神经元ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比较

下图是ReLU、LeakyReLU、PReLU和RReLU的比较：ReLU，对小于0部分，直接置为0；LeakyReLU，对小于0部分，进行这样的转换：y_i=a_i*x_i，它的a_i是固定的；PReLU
zkq_1986·2022-09-14 18:04

ReLu、LeakyRelu、PReLu（转载）

转载链接：http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/56049205转载于:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/8489001.html
track sun·2022-09-14 18:59

卷积神经网络CNN3

ReLu、LeakReLu、PReLu、EL
Jormungand123·2022-08-14 16:06

CUDA优化之PReLU性能调优

撰文｜郑泽康InsightFace模型里大量使用了PReLU激活函数，而PReLU的工作模式有两种：1.PReLU(1)，此时权重alpha的形状为(1,)，等价于一个Elementwise操作。
OneFlow深度学习框架·2022-06-02 14:37

CUDA优化之PReLU性能调优

撰文｜郑泽康InsightFace模型里大量使用了PReLU激活函数，而PReLU的工作模式有两种：PReLU(1)，此时权重alpha的形状为(1,)，等价于一个Elementwise操作。
·2022-05-17 10:18

机器学习实战笔记——第十一章

1.1.1tf.keras.initializers.VarianceScaling1.2非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3
DaMeng999·2022-04-21 07:11

卷积神经网络与LeNet的应用——MNIST手写数字识别

误差调整（损失函数），eg:Relu(校正的线性单元)、PRelu(前面的改进版)。两个函数都可减少sigmod函数导致的水波现象。
longlivesmdc·2022-04-05 07:31

【pytorch】冻结网络参数训练

假设我们想finetune一个网络，仅仅去训练conv8,prelu8,conv9,prelu9,conv10。在Pytorch中，一般是设置该variable的require_grad为False。
Shwan_Ma·2022-03-04 07:52

DSGAN退化网络

convGenerator((block_input):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):PReLU
Mr_health·2022-02-20 07:37

激活函数——PReLU激活

[转载]：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51345832本次介绍PReLU激活函数，方法来自于何凯明paper《DelvingDeepintoRectifiers
听风1996·2021-06-14 17:59
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