relu 第19页

使用keras为什么accuracy一直为0_TF2 4.Keras模型训练

tf.keras.Input(shape=(32,))#(batch_size=32,数据维度32)，shape为改成接受的数据的维度x=tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu

weixin_39769740·2022-12-31 14:39

卷积神经网络激励层详解

以最常见的ReLU(TheRectifiedLinearUnit修正线性单元)为例，如图所示，它是一个分段线性函数，但其拥有非线性表达的能力，即不同的样本通过ReLU后，有些得到的值是0，有些是x

Herene_·2022-12-31 12:01

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

激活函数-softmax回归多类别分类问题-softmax一般神经网络模型-隐藏层用ReLU,输出层用SoftmaxTensorflow中损失函数计算产生的精度误差问题（Tensorflow代码-改进版

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

【深度学习】神经网络梯度优化

此时称为右饱和饱和函数和非饱和函数：当一个函数既满足右饱和，又满足左饱和，则称为饱和函数，否则称为非饱和函数常用的饱和激活函数和非饱和激活函数：饱和激活函数有如Sigmoid和tanh，非饱和激活函数有ReLU

MangoloD·2022-12-31 09:22

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape

SuperWiwi·2022-12-31 09:17

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)和torch.nn.function.relu(inplace=True)中的inplace=True有什么用

self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,**kwargs)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)参数inplace：是否选择进行覆盖运算

W-a-rrior·2022-12-31 09:26

浅谈卷积神经网络CNN

CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU

阿默mini·2022-12-31 08:45

计算机视觉——卷积神经网络基础

卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

基于Pyrorch深度学习(AlexNet代码实现)

一、AlexNet的特点1.Relu函数的使用具有ReLU函数(实线)的四层卷积神经网络在CIFAR-10上达到25%的训练错误率比具有tanh函数(虚线)的相同网络快6倍，即：大大地提高训练的速度。

荷处暗香·2022-12-30 23:38

Pytorch多分类问题学习09笔记

一、09-多分类问题1.基本概念整理1.1ReLU函数：线性整流函数(RectifiedLinearUnit)，又称为修正线性单元，通常指以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。

赛马丸子·2022-12-30 08:48

动手学深度学习v2-pytorch神经网络基础

层和块：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

Hzt_dreamer·2022-12-30 08:47

CNN神经网络

CNN神经网络0.引言0.1.卷积0.2.Relu函数0.3.池化pooling0.4.小节1.前向传播1.1.inputlayer-->convolutionlayer1.2.HiddenLayer-

古路·2022-12-30 08:08

Pytorch源码学习之五：torchvision.models.densenet

论文地址DenseNet加强了每个DenseBlock内部的连接，每层输出与之前所有层进行concat连接，使用三个DenseBlock的网络示意图如下：每个Block之间使用Transition(BN+ReLU

mathlxj·2022-12-29 12:49

神经网络中的权重初始化

2隐藏层的激活值的分布（sigmoid函数为例）3ReLU的权重初始值4总结权重的初始值在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。

莱维贝贝、·2022-12-29 12:29

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu

程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

图像分类-神经网络结构，（leetcode704 278）

常见的图像分类的CNN网络1.AlexNet1.1AlexNet介绍AlexNet是用于图像分类的CNN模型，具体的结构如下（可以看这个帖子了解每一层的内容）4个优点：1.ReLU激活函数的引入采用修正线性单元

HammerHe·2022-12-28 17:46

1.深度学习入门介绍--神经网络数学基础

损失函数：即用于学习的反馈信号优化器，决定学习过程如何进行例：output=relu(dot(w,input)+b)w，b都是张量，均为该层的属性。

自动驾驶--小学生·2022-12-28 12:44

【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）

经典卷积神经网络VGG介绍激活函数ReLu函数实现VGG-11tf.keras.layers.Conv2D()f.keras.layers.MaxPool2D()定义块卷积层部分全连接层tf.keras.layers.Flatten

往阳光走·2022-12-28 08:50

3.分类训练之VGGNET网络构建(Pytorch)

代码解析本次构建的VGG网络主要分成4个block，每一层卷积后面接上了BN层和relu层，增强模型的非线性效果，具体信息看代码，这里我添加了界面化的展示，把注释后的代码取消注释就可以得出第二张图片的每一层的信息

呆呆珝·2022-12-28 08:49

Pytorch学习(4) —— nn.Sequential nn.ModuleList nn.ModuleDict 源码解析

model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(2

小玺玺·2022-12-28 07:32

43. 网络中的网络（NiN）代码实现

这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。

chnyi6_ya·2022-12-28 06:39

20李沐动手学深度学习v2/参数管理

参数访问#单隐藏层MLP，参数获取importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1

xcrj·2022-12-28 06:25

深度学习第3章前馈神经网络实验五 pytorch实现

整个网络中的信息单向传播，可以用一个有向无环路图表示，这种网络结构简单，易于实现目录：4.1神经元4.1.1净活性值4.1.2激活函数4.1.2.1Sigmoid型函数4.1.2.2ReLU型函数4.2

岳轩子·2022-12-28 04:10

动手学习深度学习（总结梳理）——13. 深度卷积神经网络（AlexNet）

其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。下面，让我们深入研究Alex

TheFanXY·2022-12-28 02:49

极智AI | 量化实现分享四：Data-Free Quantization 香不香？详解高通 DFQ 量化算法实现

欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_bn–>relu顺序block为主要论证对象，论证的网络结构还是比较局限，不过方法还是比较新颖。

极智视界·2022-12-27 17:53

pytorch学习笔记（四）——MNIST数据集实战

回顾上一个博客中我们讲到，我们将输入X经过一个线性模型得再通过ReLU激活

南风渐起·2022-12-27 10:25

nn.ModuleList

包裹了多少个列表，内嵌的所有列表的内部都要是可迭代的Module的子类，如：nn.ModuleList([nn.ModuleList([Conv(inp_dim+j*increase,oup_dim,1,relu

sinat_36789271·2022-12-27 08:47

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

SiiriS·2022-12-27 06:28

激活函数（Sigmoid, tanh, Relu）

重新看了一下，发现写的时候思绪乱了也没有检查。现在重新更改，特别是输出不以零为中心(non-zerocenter)的问题。按照进程这章总结的是激活函数（ActivationFunction）。其实这节CS231n讲的就很细了，但是！！！我感觉困惑还是有的。我沿着它的步骤慢慢来讲。Sigmoid来自CS231nSigmoid的函数和导数为：σ(x)=11+e−xσ(x)′=σ(x)⋅(1−σ(x))

Aliz_·2022-12-26 15:47

Leaky ReLU or ReLU

使用ReLU激活函数与LReLU激活函数时模型性能是否存在明显差异?介绍作为数据科学家，我们不断寻求改进并为我们的机器学习(ML)模型找到最佳参数。

小北的北·2022-12-26 15:46

激活函数之 Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU变形和Maxout

Sigmoid函数Sigmoid函数计算公式sigmoid：x取值范围(-∞，+∞)，值域是(0,1)。sigmoid函数求导这是sigmoid函数的一个重要性质。图像代码#-*-coding:utf-8-*-"""@author:tom""" importnumpyimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt defsigmoid(x): a=[] forit

奔跑的大西吉·2022-12-26 15:08

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

目录常用激活函数介绍1、Sigmoid函数2、Tanh/双曲正切激活函数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

cy^2·2022-12-26 15:33

吃瓜教程-Task4（第5章）

1.学习记录1.1最简单，最经典的神经元模型是“M-P神经元模型”，常用激活函数有sigmoid函数，ReLU函数。1.2感知机是由两层神经元组成的，能对线性可分问题处理较好，但非线性可分问题不行。

爬树的小孩·2022-12-26 14:25

绘制yolov5自带的几种激活函数

将激活函数绘制成图的代码：github：Hardswish-ReLU6-SiLU-Mish-Activation-Function常用的激活函数Sigmoid,ReLU,Swish,Mish,GELU只绘制出了如下的

孟孟单单·2022-12-26 14:49

用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别

第一层y1=relu（x*w1+b1）其中y1为500行的向量。那么w1里面就有784*500个变量啦～～b1是50

humuhumunukunukuapua·2022-12-26 10:47

Andrew Ng's deeplearning Course1Week1 Nerual Networks and Deep Learning(神经网络和深度学习)

根据房的大小来预测房价就是一个单神经网络，根据大小得出房价，中间的小圆圈就是单神经（singleneuron），实现了一个ReLU函数功能。

福尔摩栋·2022-12-26 07:03

感知机和BP神经网络

目录一、感知机——MLP(BP神经网络)1，介绍2，激活函数1，sigmoid2，relu3，tanh3，BP神经网络结构——多层感知机4，题目复习1，eg12，

Fran OvO·2022-12-26 01:23

MindSpore算子笔记--nn.ReLU

MindSpore算子笔记–nn.ReLU背景ReLU是神经网络中最基础的一种激活函数，主要应用于卷积神经网络中提高网络非线性度，从而可拟合复杂函数，模拟神经元突触控制部分神经激活的场景。

HUAWEIZHIZHE·2022-12-26 01:23

目标检测之fasterRCNN：关于学习使用fasterRCNN做目标检测

首先大体采用的是迁移学习的思路，注主要是对模型迁移，在img做了切割和西工大及北航的数据集上进行一个交叉训练，这样使得RPN的网络外面的打分函数有了一个更好的0.7的结果，这个结果主要是通过对reLu这个网络进行求导发现这个函数的凸性问题从而得到局部最优

BigCowPeking·2022-12-25 17:46

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

文章目录1.概述2.基本单元-神经元3.激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差

北岛寒沫·2022-12-25 14:59

CNN的实现（附代码）

网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

压垮草的骆驼·2022-12-25 01:30

李沐动手学深度学习V2-VGG11模型和代码实现

1.1VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率（保持输入输出形状尺寸大小相同）的卷积层；非线性激活函数，如ReLU；汇聚层，如最大汇聚层。一个VGG块与之类

cv_lhp·2022-12-25 01:29

神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度消失问题

ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。

普通网友·2022-12-24 18:48

AlexNet论文笔记

文章目录前言dropoutfilter和kernel激活函数论文笔记摘要Architecture关键技术/创新1.ReLU非线性2.TrainingonMultipleGPUs3.局部响应标准化4.OverlappingPooling

lingboboo·2022-12-24 14:51

AlexNet学习记录-前言

AlexNet参考文献前期知识储备1.机器学习2.神经网络3.图像分类4.PyTorch论文总览学习目标1.模型结构设计：ReLU、LRN、OverlappingPooling、双GPU训练2.减轻过拟合

林嘉帅·2022-12-24 14:18

python：激活函数及其导数画图sigmoid/tanh/relu/Leakyrelu/swish/hardswish/hardsigmoid

frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defdx_sigmoid(x):returnsigmoid(x)*(1-sigmoid(x))deftanh(x):return(np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))defdx_ta

我爱写BUG·2022-12-24 12:51

swish激活函数

Swish在深层模型上的效果优于ReLU。

椒椒。·2022-12-24 12:50

lenet 学习 pytorch 代码

__init__()self.relu=nn.Re

绕灵儿·2022-12-24 11:16

kaldi-tdnn模型训练策略-pytorch实现

relu：RectifiedLinearComponentself-repair-scale=1e-05affine：NaturalGradientAffineComponentmax-change=0.75norm

guocehnxi·2022-12-24 10:20

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