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ReLU
DenseNets与ResNet的本质区别
网络共有L层,每一层都有一个非线性转换函数Hℓ(∙){H_\ell}\left(\bullet\right)Hℓ(∙)(定义为三种操作的组合函数,分别是:BN、
ReLU
和卷积),其中ℓ\ellℓ表示第几层
gz7seven
·
2020-08-20 12:18
机器学习/深度学习
图像处理与机器视觉
【机器学习】卷积神经网络(CNN)模型结构
卷积层的激活函数使用的是
ReLU
。我们在DNN中介绍过
ReLU
的激活函数,它其实很简单,就是
ReLU
(x)=
brucewong0516
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2020-08-20 11:02
机器学习
深度学习
Alexnet论文笔记
文章目录前言论文介绍主要贡献网络结构细节方法
ReLU
用GPU训练局部响应归一化(LRN:LocalResponseNormalization)重叠池化数据增强(DataAugmentation)Dropout
剑启郁兰
·
2020-08-20 08:43
机器学习
百面机器学习——深度学习常见问题
9、
ReLu
系列的激
柴俊涛
·
2020-08-20 07:08
FPN 特征金字塔网络
逐元素相加returnF.upsample(x,size=(H,W),mode='bilinear')+ydefforward(self,x):#Bottom-up自底向上conv->batchnmorm->
relu
qq_652530495
·
2020-08-20 07:19
目标检测
Convert MobileNet from Keras to CoreML 出现的问题ValueError: Unknown activation function:
relu
6
包括版本问题等等,最后还是这个转换的脚本为问题,其实仔细起来几行代码就能搞定,我错误的脚本:Thisgivesanerror:ValueError:Unknownactivationfunction:
relu
6
Destination-amid
·
2020-08-20 06:03
keras
Tensorlayer神经网络基本定义结构
...fc:network=FlattenLayer(network,name='flatten')network=DenseLayer(network,n_units=1024,act=tf.nn.
relu
yalesaleng
·
2020-08-20 05:58
Keras读取保存的模型时, 产生错误[ValueError: Unknown activation function:
relu
6]
Solution:fromkeras.utils.generic_utilsimportCustomObjectScopewithCustomObjectScope({'
relu
6':keras.applications.mobilenet.
relu
6
awgptb8308
·
2020-08-20 05:28
卷积神经网络CNN总结
卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•
ReLU
激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接
weixin_34310785
·
2020-08-20 02:58
relu
神经元死亡的一种角度解释
最近在阅读Airbnb的论文ApplyingDeepLearningtoAirbnbSearch。阅读的过程中,我发现作者在谈及特征归一化的必要性时,有如下表述:Feedingvaluesthatareoutsidetheusualrangeoffeaturescancauselargegradientstobackpropagate.Thiscanpermanentlyshutofactivat
五癫
·
2020-08-20 01:16
深度学习笔记
深度学习Batch Normalization作用与原理
relu
激活函数,残差网络都是解决梯度消失等由于深度带来的问题。BN同样也是为了解决深度带来的问题。BatchN
上弦酱QwQ
·
2020-08-20 01:39
caffe的layers转layer
一、换每个层的tpye:如DATA->"Data"CONVOLUTION->"Convolution"
RELU
->"
ReLU
"POOLING->"Pooling"ACCURACY->"Accuracy"SOFTMAX_LOSS
lsn_sgj
·
2020-08-20 00:46
caffe
计算机视觉-深度学习与传统神经网络的区别
crossentropy)激活函数SigmoidReLU梯度下降方法GDAdam避免过适应凭经验Dropout目标函数Softmax层Softmax层的作用是突出“最大值”并转换成概率的形式激活函数梯度消失的直观解释
ReLU
Gin_Tan
·
2020-08-19 23:32
图像处理
[菜鸟备忘录](pytorch官网教程笔记——60分钟闪电战)
AutomaticDifferentiation笔记1:.norm()的用法x=torch.randn(3,requires_grad=True)print(x)y=x*2whiley.data.norm()conv2d->
relu
我的口袋怕黑
·
2020-08-19 21:36
pytorch学习备忘录
个人笔记
pytorch
论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions
2012年AlexNet网络的极大进步,主要是引入了
relu
函数,dropout技巧,大规模数据的训练,百万级别的ImageNe
zz_走走停停
·
2020-08-19 20:35
深度学习
Pytorch上下采样函数--interpolate
=0):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),#mish.Mish()nn.
ReLU
6
ShellCollector
·
2020-08-19 17:14
深度学习
CNN实现手写0-9数字识别
CNN实现手写识别本个网络,使用2个卷积层,两个全连接层,卷积层使用的激活函数是
relu
函数,第一层全连接层使用
relu
函数进行激活,第二层神经网络使用softmax函数激活。
路人甲aaaa
·
2020-08-19 07:41
深度学习
自动驾驶(九)---------深度学习(CNN)
CNN卷积神经网络,是一种多层神经网络,通常包含数据输入层、卷积计算层、
ReLU
激活层、池化层、全连接层。
一实相印
·
2020-08-19 06:34
自动驾驶
BatchNorm+激活函数
深度学习:激活函数(ActivationFunctions)激活函数类型激活函数中,常用的有Sigmoid、tanh(x)、
Relu
、
Relu
6、LeakyRelu、参数化
Relu
、随机化
Relu
、ELU
阿尔发go
·
2020-08-19 06:20
theory
of
algorithms
AI
reading
【李宏毅ML笔记】17Keras Demo2
在trainset上evaluation效果不好时0可以观察每一个epoch的每一个bachsize1更换activationfunction,比如从sigmoid改为
relu
。
wffzxyl
·
2020-08-19 06:41
深度学习
pytorch推理时将prelu转成
relu
实现
很多时候,我们的推理框架如,tensorrt,支持
relu
实现,但是不支持Prelu。
丶Shining
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2020-08-19 06:09
Linux部署
pytorch技巧
tensorRT
经典网络结构:resnet18结构
:layer{name:"res2c"type:"Eltwise"bottom:"res2b"bottom:"res2c_branch2c"top:"res2c"}layer{name:"res2c_
relu
"type
BigCowPeking
·
2020-08-19 05:50
经典网络结构
卷积神经网络(二)Alexnet Pytorch实现
卷积神经网络(二)AlexnetPytorch实现1.Alexnet网络结构模型相比于Lenet5,它的结构更深,还加入了激活函数
Relu
()函数(仔细度代码就会发现)2.网络模型搭建Pytorchimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet
行走的鸭蛋
·
2020-08-19 05:40
卷积神经网络
深度学习中常用的激活函数理解
ReLU
还有一个优点是:
Relu
会使一部分神经元的输出为0,这样就造成了网络的稀疏性,并且减少了参数的相互依存关系,缓解了过拟合问题的发生。
InceptionZ
·
2020-08-19 05:05
深度学习
卷积神经网络(CNN)前向传播算法
1.回顾CNN的结构在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+
ReLU
激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层。
weixin_34195546
·
2020-08-19 05:27
pytorch中的model.eval()和BN层
_()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn.
ReLU
weixin_30684743
·
2020-08-19 04:10
pytorch版 GoogLeNet(V1)
1.卷积(conv)googlenet的卷积操作一般包括卷积(conv)+批量归一化(BN)+激活函数(
relu
),以上归纳为一个基础卷积
王阿宅
·
2020-08-19 04:43
误差反向传播法--高效计算权重参数的梯度
目录前言计算图计算图求解示例计算图的优点反向传播思考一个问题链式法则计算图的反向传播链式法则和计算图加法节点的反向传播乘法节点的反向传播“购买水果”问题的反向传播激活函数(层)的反向传播激活函数
ReLU
漩涡鸣雏
·
2020-08-19 04:30
Python机器学习
初始PyTorch(六):卷积神经网络CNN
CNN的主要操作:输入~神经元(提取特征)[Convolution、激活函数
ReLU
、Pooling等]~全连接层(分类)~输出eg:4层的神经网络(不包括第一层即输入层),其中有3个隐藏层和1个输出层
sleepinghm
·
2020-08-19 03:48
深度学习
#
初始PyTorch
深度学习(五)——解决梯度消失的三个思路
如下图u介绍,当用sigmod函数时,当z过大或过小会发现梯度(斜率)接近水平,变成0了,即梯度消失2.解决方法思路一使用
relu
函数,因为
relu
函数z小于0是,结果恒为0,z大于0时,结果为z本身,
qq_41386300
·
2020-08-19 03:15
深度学习
pytorch学习: 构建网络模型的几种方法 + BN层底层实现思路 + 六大学习率调整策略
假设构建一个网络模型如下:卷积层--》
Relu
层--》池化层--》全连接层--》
Relu
层--》全连接层首先导入几种方法用到的包:importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromcolle
小伟db
·
2020-08-19 03:31
NLP复习2020(1)
2.从计算角度上,Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数,复杂度高,而
ReLU
只需要一个阈值即可得到激活值。
qq_34117199
·
2020-08-19 03:11
【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)
激活函数对神经网络的重要性自不必多言,来自丹麦技术大学的CasperHansen通过公式、图表和代码实验介绍了Sigmoid、Tanh、
ReLU
、Softplus、Softmax、ELU以及更新的LeakyRe
ChaucerG
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2020-08-19 03:02
深度学习
批量规范化(Batch Normalization,BN)
对于
Relu
激活函数而言,由于函数在输入小于0的区域恒等于0,那么从直观上来说,如果一个很大的梯度把某个神经元的输入拉到了小于
进击的路飞桑
·
2020-08-19 02:30
深度学习
牛客网自然语言处理(NLP)专项练习总结
牛客网自然语言处理(NLP)专项练习总结过拟合与欠拟合1.有助于解决模型训练过程中的过拟合问题的方法2.解决欠拟合的方法梯度消失1.下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题激活函数1.Sigmoid、tanh和
Relu
三重极简
·
2020-08-19 02:48
NLP
pytorch 之 nn.BatchNorm2d(oup)( 100 )
我的疑惑在于:网络片段:nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.
ReLU
(inplace=True),我打印model
VisionZQ
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2020-08-19 00:36
Obeject
Detection
卷积神经网络(CNN)笔记之正向传播
1CNN的基础架构输入层(INPUT)卷积层(CONV)
ReLU
激励层(
RELU
)池化层/下采样(POOLING/Subsampling)全连接层(FC)输出层(OUTPUT)最常见的ConvNe
宁静致远*
·
2020-08-19 00:12
深度学习杂货铺
tensorflow--激活函数
来源:tensorflow学习笔记(四):激活函数tf.nn.
relu
()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu
SUNFC
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2020-08-19 00:49
pytorch5--卷积神经网络
目录一.卷积神经网络1.卷积2.Downsample、Upsample3.
Relu
4.Batch-Norm二.经典卷积神经网络ResNet原理ResNet实现一.卷积神经网络1.卷积全连接层参数量非常大
moonbaby1
·
2020-08-19 00:03
pytorch
BatchNorm2d()理解
BatchNorm2d()理解基本原理在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理,这使得数据在进行
Relu
之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定,BatchNorm2d
我可以做你的好兄弟嘛
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2020-08-19 00:01
python
pytorch中nn模块的BatchNorm2d()函数
可以参考https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8378561.html在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理,这使得数据在进行
Relu
小菜菜菜菜菜菜菜菜
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2020-08-19 00:22
神经网络
深度学习
神经网络
卷积
CNN
通俗理解卷积神经网络cs231n与5月dl班课程笔记前言人工神经网络1神经元2激活函数3神经网络卷积神经网络之层级结构CNN之卷积计算层1什么是卷积2图像上的卷积3GIF动态卷积图CNN之激励层与池化层1
ReLU
07H_JH
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2020-08-18 18:02
机器学习
Caffe-SSD-MobileNetV1
利用以下命令:下载caffe-ssd(自行改名)gitclonehttps://github.com/chuanqi305/ssd.gitcdcaffegitcheckoutssd由于MobileNet多了
relu
6
三分明月落
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2020-08-18 16:49
BN(Batch Normalization)层的详细介绍
ax,yia^i_{x,y}ax,yi是输入值,是激活函数
Relu
的输出值k、alpha、beta、n/2
Yankee_PG13
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2020-08-18 16:37
深度学习理论
Visualizing and Understanding Convolutional Networks论文实现
文章目录核心代码实现运行结果本文对预先训练好的vgg16model,进行了反
relu
、反池化、反卷积,从而可视化vgg16的卷积过程。
「已注销」
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2020-08-18 15:17
卷积
【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5
__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.
relu
1=nn.
ReLU
()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn
jcfszxc
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2020-08-18 15:13
工具代码
通俗理解激活函数作用和常见激活函数总结:sigmoid、tanh、
relu
、Leaky-
relu
、P-
relu
、R-
Relu
、elu
激活函数的作用可以想象,如果没有激活函数,下一层的输入总是上一层的输出,无论多少层网络,都是线性函数,线性函数的逼近能力是非常有限的,无法拟合现实中这些没有规律的非线性复杂函数。举个例子:个人理解为把有规律线性函数用激活函数扭曲,层数越深扭曲次数越多,经过深层网络的扭曲之后,鬼知道是个什么函数,剩下的交给反向传播自己训练去把。各种激活函数1.Sigmoid激活函数:缺点:1.在深度神经网络中梯度反
weixin_43167121
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2020-08-18 12:52
深度学习
深度学习入门基于python的的理论与实现(学习笔记).第七章 卷积神经网络(第一部分)
卷积神经网络(CNN:ConvolutionalNeuralNetwork)整体结构:CNN的层的连接顺序是“Convolution-
ReLU
-(Pooling)”(Pooling层有时会被省略)。
火车切片
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2020-08-18 11:25
基于PyTorch的深度学习入门教程_two_layer_net_autograd
摘要two_layer_net_autograd"""PyTorch:张量和autograd-------------------------------这是一个全连接的
ReLU
网络,只有一个隐层,没有任何偏置值
hufei_neo
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2020-08-18 11:25
Keras高级激活层
1LeakyReLU层keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3)LeakyRelU是修正线性单元(RectifiedLinearUnit,
ReLU
TUJC
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2020-08-18 10:04
深度学习
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