relu

Pytorch全连接网络：激活函数对一维拟合问题的影响探讨；网络加深后带来的loss不降问题

网络的结构很简单，利用了两层线性层，中间加不同的激活函数（代码显示的是ReLU）：classDNN(nn.Module):def__init__(self):super
无知的吱屋·2022-08-11 07:07

读书笔记：深度学习入门-基于python的理论与实现（俗称鱼书）

文章目录前言三、神经网络3.2激活函数3.2.1阶跃函数3.2.2sigmoid函数3.2.3ReLU函数3.3多维数组3.3.1多维数组的维度和形状3.3.2多维数组的点乘3.4三层神经网络的实现3.4.1
时光轻浅，半夏挽歌·2022-08-07 07:56

RepVGG网络中重参化网络结构解读【附代码】

该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的结构，均有3X3卷积层与ReLU激活函数组成，而在训练阶段网络结构类似ResNet具有多分支。训练和推理时候的解耦合是通过结构重参数(re-param
爱吃肉的鹏·2022-08-05 09:05

深度学习 ——回归预测Tips

预测偏移量方式:(1)从起始处预测，使用sigmoid(0,1)/relu(0,1)，sigmoid函数更倾向于预测0。
Cater Chen·2022-08-05 07:01

深度学习基础宝典---激活函数、Batch Size、归一化

❤️给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站目录激活函数常见的激活函数及图像1.sigmoid激活函数2.tanh激活函数3.Relu激活函数4.LeakRelu激活函数5.SoftPlus激活函数6.
knighthood2001·2022-08-02 07:27

深度学习参数初始化（二）Kaiming初始化 含代码

实现深度学习参数初始化系列：（一）Xavier初始化含代码（二）Kaiming初始化含代码一、介绍Kaiming初始化论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.01852Xavier初始化在ReLU
小殊小殊·2022-07-30 11:34

深度学习之卷积神经网络(CNN)

本文转自《零基础入门深度学习》系列文章,阅读原文请移步这里一、RuLU激活函数最近几年卷积神经网络中，激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数，而是选择relu函数。
superY25·2022-07-30 07:10

神经网络与深度学习 （二）—— 全连接神经网络

神经网络与深度学习（二）——全连接神经网络1.前馈神经网络1.1神经元1.1.1sigmoid型函数1.1.2ReLU函数1.1.3Swish函数1.2网络结构1.2.1前馈网络1.2.2记忆网络（反馈网络
zxxRobot·2022-07-29 07:26

pytorch学习笔记-神经网络（非线性激活）

以relu为例importtorchimporttorchvision.transformsfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLU,Sigmoidfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterinput
A徒手摘星星·2022-07-28 07:15

超参数优化-摘抄

激活应该使用relu还是其他函数？在某一层之后是否应该使用BatchNormalization？应该使用多大的dropout比率？这些在架构层面的参数叫超参数(hyperparameter)。
Young_win·2022-07-27 07:40

pytorch模型

假设有一个模型为conv+bn+relu：classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size
Mr_health·2022-07-26 12:36

PyTorch深度学习入门 || 系列（四）——非线性回归

常用的激活函数有：sigmoid、tanh、ReLU、M
仙女不扎马尾.·2022-07-26 07:48

如何在OneFlow中新增算子

撰文｜姚迟、郑泽康本文将以开发一个leaky_relu（准确说是leaky_relu_yzhop，因为master分支的leaky_relu组合了其它知识点）为例介绍如何在OneFlow中新增算子（https
·2022-07-25 12:23

如何在OneFlow中新增算子

撰文｜姚迟、郑泽康本文将以开发一个leaky_relu（准确说是leaky_relu_yzhop，因为master分支的leaky_relu组合了其它知识点）为例介绍如何在OneFlow中新增算子（https
OneFlow深度学习框架·2022-07-22 14:07

学习笔记 Day54（梯度，激活函数）

目录1，梯度：2，激活函数1，sigmoid1，torch.sigmoid2,tanh1,torch.tanh3,Relu3,loss的梯度1，均方误差，mse2，softmax4，感知机1，单层感知机
a_Loki·2022-07-22 11:31

模型优化方法

目录引入概念(可以反向传播去推导):sigmoidtanh以上问题解决Relu通过调整学习率缓解DeadReluProblem引入概念(可以反向传播去推导):每一层的梯度都与它当前层数接收到的数据相关，
a_Loki·2022-07-22 11:48

深度学习与图像分类

1.2神经网络基础-反向传播过程（交叉熵损失和优化器）1误差计算：2误差的反向传播：求误差对权值的偏导（求损失梯度）3权重的更新：4优化器：(对权重更新的方式进行优化)1.3深度学习1梯度消失和激活函数ReLU2
Cedar_Guo·2022-07-21 18:59

第1周学习：深度学习入门和pytorch基础

螺旋数据分类初始化3000个样本的特征1.构建线性模型分类torch.optim.SGD(x,x,x)nn.Linear()-Linear中包含四个属性：梯度清零2.构建三层前馈神经网络，引入非线性激活函数ReLU3
苍茆之昴·2022-07-21 07:12

pytorch入门：现代神经网络模型，pytroch实现CIFAR-10 分类

在2012年提出了AlexNet,提出了训练深度网络的重要技巧：Dropout,Relu,GPU,数据增强方法等。然后卷积神经网络迎来了爆炸式发展。
AI路漫漫·2022-07-19 20:16

RepVGG论文笔记

更加灵活方法论：多分支融合3x3卷积和1x1卷积融合identity分支等效特殊权重卷积层卷积+BN融合参考文章RepVGG个人笔记前言RepVGG是一种简单的VGG式结构,大量使用3x3卷积，BN层，Relu
深度学习渣·2022-07-19 07:10

【人工智能笔记】第二十六节 tensorflow 2.0 实现 RepVGG 高效卷积

作者提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3x3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。
PPHT-H·2022-07-19 07:00

什么是生成对抗网络（GAN）| 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法5.深度学习的兴起：从NN到DNN6.异军突起的激活函数：ReLU7.CNN，RNN
叶锦鲤·2022-07-19 07:27

repVGG论文笔记

文章目录关键点一、介绍二、方法论三、实验总结总结关键点本篇文章的工作主要是提出了一种卷积神经网络：在训练的过程中使用多分枝的结构，在推理的时候啊变成了3x3卷积加上relu激活函数的plain结构。
jia++ming·2022-07-19 07:48

本周总结----ResNet 模型

一、Resnet论文解读以resnet34为例介绍*图一：res34层整体结构图二：resnet的尺寸通道数表1、残差结构主通道上输入x进入一个卷积层后做BN，做relu，在进入一个卷积层后，与侧通道（
yanyanyanzi111·2022-07-18 07:44

图像分类篇——AlexNet详解

(1)非线性激活函数 ReLU在AlexNet出
樱花的浪漫·2022-07-18 07:03

3.4. GoogLeNet_model

1409.4842.pdfcode:https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing学习要点构建BasicConv2d：conv+relu
渡口五十六·2022-07-18 07:59

mlp 参数调优_[自动调参]深度学习模型的超参数自动化调优详解

激活应该使用relu还是其他函数?在某一层之后是否应该使用BatchNormalization?应该使用多大的dropout比率?还有很多。
weixin_39699163·2022-07-16 07:06

RPN：Region Proposal Networks (区域候选网络)

得到用来预测的featuremap图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维featuremap，准备后续用来选取proposal。
·2022-07-15 17:47

Pytorch 学习笔记-自定义激活函数

Pytorch学习笔记-自定义激活函数0.激活函数的反向传播1.Relu2.LeakyRelu3.Softplus1.Variable与Function（自动梯度计算）0.本章内容1.pytorch如何构建计算图
@bnu_smile·2022-07-15 07:39

李沐《动手学习深度学习》--之pytorch神经网络基础（一）

补充知识：线性层和全连接层没有区别，线性层即全连接层1.回顾多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),#输入层input20，output256nn.RelU()
小蔡是小菜·2022-07-15 07:01

卷积神经网络模型之——AlexNet网络结构与代码实现

文章目录AlexNet简介AlexNet网络结构解析卷积层1（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层2（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层3（Conv+ReLU）卷积层4（Conv+ReLU
1 + 1=王·2022-07-13 08:58

图深度学习——前馈神经网络及训练

激活函数relu函数，输入为正，那么输入和输出相同，否则输出为0s
Poppy679·2022-07-11 11:45

【论文阅读】——RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

github.com/DingXiaoH/RepVGG北京信息科学与技术国家研究中心，旷视，香港科技大学等我们提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3×3卷积和ReLU
农夫山泉2号·2022-07-10 22:11

RepVGG

论文：https://arxiv.org/pdf/2101.03697v3.pdf代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGGVGG式的推理模型，由3*3卷积块和ReLU
cdknight_happy·2022-07-10 22:09

Mask R-CNN --Faster RCNN 学习笔记

一）、整体框架我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能1)、Convlayers提取特征图：作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取inputimage
i_linda·2022-07-10 07:33

论文笔记（十一）【yolov4】详细解析 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

利用获得到的特征进行预测5，补充5.1yolov4可视化结构（很长）5.2yolov3结构何yolov4结构对比5.4yolov4思维导图5.3Mish：一个新的stateoftheart的激活函数，ReLU
CV-杨帆·2022-07-10 07:52

山东大学人工智能导论实验四 利用神经网络分类红色和蓝色的花

目录【实验目标】【实验内容】【数据集介绍】【代码要求】定义模型结构初始化模型的参数循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。
timerring·2022-07-07 07:28

卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即
mishidemudong·2022-07-05 16:22

卷积神经网络——卷积层、池化层意义

本文来自：点击打开链接卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32
w_bird·2022-07-05 16:50

卷积神经网络--卷积层和池化层

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即
M_Lter·2022-07-05 16:18

卷积神经网络的卷积层和池化层

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即
Gordennizaicunzai·2022-07-05 16:48

CNN中的卷积层、池化层、全连接层---分析

全连接层；卷积层1）卷积操作对输入图像进行降维和特征抽取2）卷积运算是线性操作，而神经网络要拟合的是非线性的函数，因此和前全连接网络类似，我们需要加上激活函数，常用的有sigmoid函数，tanh函数，ReLU
LH-Code·2022-07-05 16:18

非饱和激活函数ReLu为什么比饱和激活函数sigmoid、tanh好

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）“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。（2）能加快收敛速度。
Eden_mm·2022-07-04 07:25

深度学习 神经网络基础

3.1激活函数3.1.1Sigmoid/logistics函数3.1.2tanh(双曲正切曲线)3.1.3RELU3.1.4LeakReLu3.1.5SoftMax3.1.6其他激活函数3.1.7如何选择激活函数
落花雨时·2022-07-03 13:58

多层感知机（PyTorch）

/zh-v2/文章目录多层感知机感知机训练感知机收敛定理XOR问题（Minsky&Papert，1969）总结多层感知机学习XOR单隐藏层单隐藏层—单分类激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU
-素心向暖·2022-07-01 07:44

caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

f是激活函数，有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。
·2022-06-29 16:30

pytorch入门：选择合适的激活函数，损失函数，优化器

如果没有激活函数，神经网络就只能处理线性可分问题神经网络的选择，如果网络层数不多，选择sigmoid,tanh,relu,sofmax都可以，如果网络层次较多，就要防止梯度消失的问题，就不能选sigmoidtanh
AI路漫漫·2022-06-29 07:00

【Pytorch】激活函数与loss的梯度

文章目录1.什么是激活函数2.Sigmoid激活函数及其loss函数3.Tanh激活函数及其loss函数4.ReLU激活函数及其loss函数5.loss函数的梯度5.1MeanSquaredError1
代码被吃掉了·2022-06-29 07:57

pytorch基础知识十【激活函数、损失函数及其梯度】

激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数2.损失函数loss1.激活函数【1】激活函数简介【2】sigmoid函数【3】tanh函数【3】RELU函数2.损失函数lossautograd.gradloss.backwardF.softmax
北四金城武·2022-06-29 07:54

PyTorch——激活函数、损失函数

torch.tanh：范围在[-1,1]torch.relu/F.relu：不可导，但计算简单常用F.softmaxLoss及其梯度MSE：autograd.gradloss.backwardGradientAP
糖糖Amor·2022-06-29 07:24
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