relu 第17页

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

batch_first=True,bidirectional=True)Sequential((0):Linear(in_features=288,out_features=144,bias=True)(1):ReLU

思所匪夷·2023-01-14 08:49

用pytorch里的children方法自定义网络

children()返回网络模型里的组成元素，且children()返回的是最外层的元素举个例子：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential

王大队长·2023-01-14 08:49

吴恩达神经网络Course——week4

一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z=np.dot(W,A)+b，这叫做【linear_forward】，然后再计算A=relu

RsqTcqssss·2023-01-14 07:30

AlexNet网络详解(实现花的种类识别)

AlexNet的亮点1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训

fakerth·2023-01-14 00:04

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

AlexNet学习

数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

SE-InceptionModule和SE-ResNetModule额外的参数量消融实验实现代码具体步骤输入特征图，经过全局平均池化（globalaveragepooling），输出特征图依次经过fc、relu

00000cj·2023-01-13 22:22

CNN调优总结

第一时间送达资料来自网上，略有删改针对CNN优化的总结SystematicevaluationofCNNadvancesontheImageNet使用没有batchnorm的ELU非线性或者有batchnorm的ReLU

小白学视觉·2023-01-13 11:05

深度学习常见的激活函数

ReLU函数ReLU提供了一种非常简单的非线性变换]。

菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-13 09:16

pytorch中backward()方法自动求梯度

方法自动求梯度2.1、结果张量是一维张量2.2、结果张量是二维张量或更高维张量参考1、区分源张量和结果张量x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=x.relu

不一样的天蝎座·2023-01-13 09:46

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失

五元钱·2023-01-12 19:13

CNN（Convolutional Neural Network）

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)=max(0,x)。在卷积层后面是池化层(Poolinglayer)，这个也是CNN

梦码城·2023-01-12 19:09

Softsign Tanh 速度对比

我最近对softsign这个函数比较偏爱，但是测试的时候，有时候发现其速度并不令人满意网上资料很少，搜到了一篇博客深度学习日常发问（三）：激活函数性能对比_明曦君的博客-CSDN博客_mish激活函数和relu

zhqh100·2023-01-12 19:15

keras预测函数采坑实录

Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),strides=(1,1),input_shape=(299,299,3),padding='same',activation='relu

星之所望·2023-01-12 17:07

深度学习_准备工作

深度学习常用函数学习率问题反向传播：神经网络可以表达非线性的原因参数初始化常用函数sigmoid：Relu激活函数sigmoid存在的主要缺点是当网络层数较多的时候容易发生梯度消失因为在sigmoid中

沧海磐石·2023-01-12 14:53

Relu激活函数及其变种

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑,同ReLU

AI剑客·2023-01-12 11:48

超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数

不过今天被人们普遍采用的ReLU真的是最高效的方法吗？

小白学视觉·2023-01-12 11:18

【计算机视觉】三种常见的激活函数解析

问题在笔试问答题或面试中偶尔有涉及到激活函数的问题，这里简单总结一下深度学习中常见的三种激活函数sigmoid、tanh和ReLU，以及它们各自的特点和用途。激活函数激活函数的作用是什么？

秋天的波·2023-01-12 11:15

激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout)

sigmoid函数公式：图像：sigmoid可以将数据压缩到[0,1]范围内，可看作神经元的饱和放电率。在历史上，sigmoid函数非常有用，这是因为它对神经元的激活频率有很好的解释：从完全不激活(0)到求和后的最大频率处的完全饱和（saturated）的激活（1）。然而现在sigmoid激活函数使用较少，主要原因为两点：梯度消失。当神经元的激活在接近0或1时会饱和，导致其导数为0，则梯度为0。在

沉沉沉小姐·2023-01-12 11:44

CVPR 2021 | 自适应激活函数ACON: 统一ReLU和Swish的新范式

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：NingningMA|本文系CVer粉丝投稿https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.04759代码：https://github.com/nmaac/acon本文提出一种新的激活函数ACON(activateornot)，

Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

超越ReLU！SMU：一种新的激活函数，让CNN性能涨点！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童SMU:smoothactivationfunctionfordeepnetworksusingsmoothingmaximumtechnique论文：https://arxiv.org/abs/2111.04682选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响。HandcraftedActivation是神

Amusi（CVer）·2023-01-12 11:13

计算机视觉 | 面试题：06、ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

问题ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

Mrrunsen·2023-01-12 11:12

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)

ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)形式如下:ReLU公式近似推导::下面解释上述公式中的softplus,NoisyReLU.softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑

明天也要加油鸭·2023-01-12 11:41

激活函数总结1:ReLU及其变体

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。

Chen_Swan·2023-01-12 11:40

【计算机视觉】ReLU函数在0处不可导，为什么还能用

问题ReLU函数在0处不可导，为什么在深度学习网络中还这么常用?

秋天的波·2023-01-12 11:39

动手学机器学习-李沐（6）

感知机存在的问题（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面二、多层感知机1、学习xor两个分类器的组合2、sigmoid激活函数将输入投影到（0，1）的空间中去3、Tanh激活函数将输入投影到（-1，1）4、ReLU

Everyyang·2023-01-12 11:49

图神经网络基本概念记录

节点特征矩阵f代表特征维度代表节点加了一个自环，外部那个函数一般是ReLu关于滤波器相关的操作其实不太懂，但是可以参

ye6·2023-01-12 10:23

RepVGG：让VGG风格的ConvNets再次伟大

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络结构，该模型在推理时类似于VGG，只有3×3的卷积和ReLU堆叠而成，而训练时间模型具有多分支拓扑结构

迪菲赫尔曼·2023-01-12 06:35

深度学习概念随笔

tf张量的定义tensor张量转numpy张量和np数据都可以作为彼此函数或算子的输入参数神经网络正向传播和反向传播的理解网络间的数据传播与矫正分为三步正向传播反向传播激活函数1.常见激活函数的图形（relu

肯定有问题·2023-01-12 01:04

pytorch 手动顺序搭建resnet18、附带训练代码、测试代码

构建网络结构辅助工具,2d网络归一化,激活函数,自适应平均池化fromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential,BatchNorm2d,ReLU

默凉·2023-01-12 00:25

深度学习中各个模型简介

模型名称模型简介AlexNet首次在CNN中成功的应用了ReLU,Dropout和LRN，并使用GPU进行运算加速。

心无旁骛~·2023-01-11 18:05

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear

好的ID有点难·2023-01-11 11:01

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

pytorch损失一点都不变的问题

可能是我最后relu后跟了一个sigmoid。因为我注释掉relu，梯度开始变化。（BCELoss需要sigmoid，我就留着它了）明早看看实验结果。

comeonow·2023-01-11 11:55

激活函数 sigmoid、tanh、relu

PS：以下图有标注错误，红色都是原函数，蓝色都是导函数激活函数（activationfunctions）的目标是，将神经网络非线性化。激活函数是连续的（continuous），且可导的（differential）。连续的：当输入值发生较小的改变时，输出值也发生较小的改变；可导的：在定义域中，每一处都是存在导数；sigmoidsigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（stepfunct

桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:04

深度学习笔记 3 梯度消失和梯度爆炸

目录1.产生原因1.1概念1.2产生原因2.解决方案2.1预训练（适用梯度消失/爆炸）2.2度剪切：对梯度设定阈值（适用梯度爆炸）2.3权重正则化（适用梯度爆炸）2.4选择relu等梯度大部分落在常数上的激活函数

李同学_道阻且行·2023-01-11 06:15

alexnet实现cifar-10分类

文章目录Alexnetalexnet网络结构网络各层AlexNet参数数量使用到的激活函数Relu函数激活函数Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么

郭小傻·2023-01-11 06:40

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

神经网络参数量的计算

（注意：激活函数层（relu等）和Maxpooling层、Upsample层是没有参数的，不需要学习，他们只是提供了一种非线性的变换）1.理论公式卷积层：K2×Ci×Co+Co\rmK^{2}\timesC_i

晓野豬·2023-01-10 19:08

HRNet源码阅读笔记（4），庞大的PoseHighResolutionNet模块-stage1

pose_hrnet.py中PoseHighResolutionNet模块的forward函数相关部分如下：defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)x=self.relu

gaoenyang760525·2023-01-10 14:59

五、CNN-LSTM数据驱动模型

卷积神经网络由卷积层和池化层交替叠加而成，在每个卷积层与池化层之间都有relu激活函数作用来加速模型

如灬初·2023-01-10 11:01

Batch Normalization详解

BN层放在ReLU前面还是后面？BN层为什么有效？参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN动机

may_walkaway·2023-01-10 07:40

深度学习100问

●Relu比Sigmoid的效果好在哪里?●问题：神经网络中权重共享的是？●问题：神经网络激活函数？●问题：在

北木.·2023-01-10 07:00

附代码：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文解读

DingXiaoH/RepVGG重点：提出通过结构重新参数化来解耦训练时间的多分支和推理时间的纯体系结构摘要：我们提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU

向上的阿鹏·2023-01-10 07:27

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

山、、、·2023-01-09 17:35

【深度学习系列】反向传播推导+损失函数+激活函数原理

联系方式：lrcgnn@163.com文章目录1.推导反向传播过程2.常见的损失函数2.1基于距离的损失函数2.2基于概率分布的损失函数3.常见的激活函数3.1Sigmoid函数3.2tanh函数3.3ReLU

lrchang·2023-01-09 15:45

Alexnet论文精读

虽然效果不好，但是创新好简单有效的才是持久的relu现在看来没那么快，在现在看来，其他的技术发展。

CVer1024·2023-01-09 10:59

机器学习中的数学——激活函数：基础知识

von Neumann·2023-01-09 10:27

（深度学习快速入门）第三章第三节2：深度学习必备组件之损失函数和激活函数

文章目录一：损失函数（1）均方误差损失（MSE）（2）交叉熵损失（CrossEntropy）二：激活函数（1）tanh（2）ReLU（3）LeakyReLU（4）mishPytorch中的写法一：损失函数损失函数

快乐江湖·2023-01-09 10:26

【AI】轻量级神经网络——MobileNetV1 到 MobileNetV2 的论文解读

a.标准卷积的计算量b.深度卷积的计算量c.举例(3)网络结构2、MobileNetV2(1)改进1——ReLu（linearbottleneck）(2)改进2——添加了倒残差结构（Invertedresiduals

李清焰·2023-01-09 08:07

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