relu

Pytorch基础（六）——激活函数

应用多的包括ReLU,Sigmoid,Tanh,Softmax等，都有各自的优缺点，Sigmoid和Tanh都存在梯度爆炸和梯度消失的问题，RELU的收敛速度快，
人狮子·2022-06-29 07:03

pytorch中的梯度、激活函数和loss

文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差（MeanSquaredError）CrossEntropy
Mr. Wanderer·2022-06-29 07:57

Pytorch（二） —— 激活函数、损失函数及其梯度

Pytorch（二）——激活函数、损失函数及其梯度1.激活函数1.1Sigmoid/Logistic1.2Tanh1.3ReLU1.4Softmax2.损失函数2.1MSE2.2CorssEntorpy3
CyrusMay·2022-06-29 07:10

CV--baseline

batchnormalization）卷积分解、标签平滑、辅助分类中加BNResNetResNeXtDenseNetSENetAlexNet（基于深度卷积神经网络的图像分类）网络结构图：AlexNet特点：RELU
为算法工程师·2022-06-27 23:19

【PyTorch 05】神经网络代码结构

Convolution-Layers)torch.nn.Conv2d4.最大池化（Poolinglayers）5.非线性激活Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity之nn.ReLu
ECCUSXR·2022-06-27 07:51

常用激活函数activation function（Softmax、Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码

激活函数是确定神经网络输出的数学方程式。激活函数的作用：给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。1、附加到网络中的每个神经元，并根据每个神经元的输入来确定是否应激活。2、有助于将每个神经元的输出标准化到1到0或-1到1的范围内。常用非线性激活函数对比激活函数公式函数图像适合场景Softmax多分类任务输出层Sigmoid二分类任务输出层，模型隐藏层TanhReLU回归任务
emgexgb_sef·2022-06-23 07:23

LeNet,AlexNet,VGG,NiN,GoogLeNet,ResNet

2.AlexNet是更大更深的LeNet，，AlexNet包含8层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及⼀个全连接输出层AlextNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活
weixin_44040169·2022-06-23 07:35

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

卷积神经网络演化史AlexNet模型结构贡献ReLU激活函数分布式GPU运算LRN（局部响应归一化），提高泛化能力重叠池化，池化窗的步长小于池化层的大小，在池化时产生重叠。
@秋野·2022-06-23 07:42

【LeNet、AlexNet、VGG】

下面是其基本架构：  其结构相对简单，其中的Pooling层可以使用MaxPooling，也可以使用AvgPooling，激活函数原始模型使用的是Sigmoid，不过也可以换成Relu，tanh等。
菜鸟炼丹师·2022-06-23 07:39

使用pytorch快速搭建神经网络的两种方式

假设需要搭建一个3层神经网络：输入层数为5，中间隐藏层的维度为10，输出层的维度为2，激活函数使用ReLU激活函数第一种方法使用nn.Sequential的方式定义，将网络以序列的方式进行组装，使用每个层前面的输出作为输入
逝去〃年华·2022-06-18 07:37

Sigmoid和Relu激活函数的对比

深度学习笔记（4）——Sigmoid和Relu激活函数的对比https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/64127103Relu是一个非常优秀的激活哈数
bl128ve900·2022-06-17 07:41

MobileNet-V1 阅读记录

但是深度可分离卷积也存在隐患：Depthwise的kernel只有单通道，维度太小，在Relu激活后
xungeer29·2022-06-15 07:38

AlexNet网络及代码

论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks原文链接AlexNet特点（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函
Aiolei·2022-06-07 10:08

卷积神经网络-AlexNet

1.C1卷积层：卷积-ReLU-pool-BN（1）卷积输入大小：227*227*3卷积核大小：11*11*3卷积核数量：96padding:0卷积后输出大小：55*55*48*2#（227-11）/4
qqyouhappy·2022-06-07 10:34

VGG16模型

1、结构简洁VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。
王小波_Libo·2022-06-07 10:27

经典卷积神经网络--AlexNet的详解

AlexNet网络结构具有如下特点：1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训练阶段梯度衰减快慢方面，relu函数比传统神经网络所选取的非线性饱和函数（如sigmoid函数，tanh
无尽的沉默·2022-06-07 10:20

李宏毅机器学习课程梳理【七】：深度神经网络优化方法与卷积神经网络

文章目录摘要1优化在TrainingSet上无法得到理想结果的问题1.1ReLU1.2Maxout1.3RMSProp1.4Momentum1.5Adam2优化在TrainingSet上结果好却在TestingSet
-Emmie·2022-06-07 07:33

PyTorch深度学习——非线性激活

官方文档传送：ReLU对一个tensor经过ReLU优化：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUinput=torch.tensor([[1
哆啦AI梦·2022-06-07 07:24

李宏毅机器学习笔记4 -- DNN训练

其中的dropout、ReLU等等很早就使用了，但是其中的细节却一直没有注意，这里总结一下课程中的知识，趁机巩固一下基础。
Zach要努力·2022-06-07 07:16

Pytorch深度学习——AlexNet及数据集花分类

使用Pytorch实现AlexNetAlexNet结构input是224×224x3，此处padding应为[1,2],即在特征矩阵左边加上一列0,右边加上两列0,上面加上一列0,下面加上两列0特点使用Relu
TonyHsuM·2022-06-07 07:46

yolo v4基础知识先导篇

正则化方法场景四:CIoULoss损失函数场景五:CSPNet场景六:FPN场景七:PANet场景八:DIOUNMS…场景一:Mish激活函数Mish论文地址改进:Hard-Mish一个新的激活函数，ReLU
weeksooo·2022-06-06 09:24

pytorch定义新的自动求导函数

参考官网上的demo：传送门直接上代码，定义一个ReLu来实现自动求导importtorchclassMyRelu(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward
l8947943·2022-06-05 07:46

激活函数、防止过拟合方法、加速训练方法、数据增强

关于深度学习主要介绍以下几点：激活函数、防止过拟合方法、加速训练的方法激活函数深度学习中的激活函数主要有sigmoid、tanh、ReLu、Maxout函数等。
DemonHunter211·2022-06-04 07:46

MobileNet v2的Inverted Bottleneck为什么可以抵消ReLU激活函数所带来的信息损失

A.Bottlenecktransformation在这一节中，我们研究一个算子AReLU(Bx)A\\text{ReLU}(Bx)AReLU(Bx)的特性，其中x∈Rnx\in\mathcal{R}^
Le0v1n·2022-06-03 07:04

GELU激活函数算法

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415最近在看bert源码，发现里边的激活函数不是Relu等常见的函数
·2022-06-02 12:16

在GCN论文中遇到的问题与理解(二)

Q&A非线性激活函数ReLU()ReLU(x)=(x)+=max⁡(0,x)\text{ReLU}(x)=(x)^+=\max(0,x)ReLU(x)=(x)+=max(0,x)作用使用线性激活函数，那么这个模型的输出不过是你输入特征
NorburyL·2022-06-02 07:53

卷积神经网络——VGG

1.VGG块VGG块与基本卷积神经网络的基础组成部分类似：3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层非线性激活函数，如ReLU2×2池化窗口、步幅为2（每个块后
Desperado1024·2022-06-01 16:36

python怎么使用预训练的模型_浅谈keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变...

但是准确度一直是0.75.数据预先处理已经检查过格式正确再将模型中relu改成sigmoid就正常了。
weixin_39541750·2022-06-01 07:31

Image Classification （卷积神经网络基础）

目录1.激活函数1.1.sigmoid激活函数1.2.ReLU激活函数2.卷积层3.池化层4.误差的计算5.CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为
Caoyy686868·2022-06-01 07:44

深度神经网络之Keras（一）——从Keras开始

目录深度神经网络之Keras（一）——从Keras开始一、输入数据二、神经元三、激活函数四、Sigmoid与ReLU函数五、模型六、层1、核心层2、Dropout层3、其它层及编写自己的层七、
IGSzt·2022-05-30 07:35

原来ReLU这么好用？一文带你深度了解ReLU激活函数

ReLU是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。
晨xi的光·2022-05-28 15:41

PyTorch中的循环神经网络（RNN+LSTM+GRU）

输入xtx_txt的维度（2）hidden_size：输出hth_tht的维度（3）num_layers：网络的层数，默认为1层（4）nonlinearity：非线性激活函数，默认是tanh，也可以选择relu
马苏比拉米G·2022-05-27 07:54

深度学习之神经网络基础

）从感知机到神经网络1、感知机2、基于感知机实现简单逻辑电路3、导入权重和偏置4、感知机的局限性5、多层感知机实现非线性6、从感知机到神经网络（二）激活函数1、什么是激活函数2、Sigmoid函数2、ReLU
S.C.Dragon·2022-05-27 07:23

深度学习-第一章 神经网络面试题（大厂必问，历经半年整理）

1.2为什么ReLU常用于神经网络的激活函数？1.3梯度消失和梯度爆炸的解决方案？梯度爆炸引发的问题？1.4如何确定是否出现梯度爆炸？1.5神经网络中有哪些正则化技术？
cc13186851239·2022-05-25 07:24

什么是深度学习？

一、什么是深度学习二、深度学习需要解决的问题分类聚类回归监督学习无监督学习三、深度学习发展历程感知机激活函数阶跃函数relu函数线性函数sigmoid函数双曲正切函数一、什么是深度学习深度学习没有标准定义
大鹏的编程之路·2022-05-25 02:33

【2021-2022 春学期】人工智能-作业5：卷积-池化-激活

池化-激活1、定义卷积核2、完整代码3、运行结果三、可视化：了解数字与图像之间的关系1、代码2、运行结果a、原图b、卷积核1c、卷积核2d、卷积核3e、卷积后的特征图1f、卷积池化后的特征图1g、卷积+relu
wuguanfengyue122·2022-05-24 07:54

【人工智能-作业3：例题程序复现 PyTorch版】

对比手动实现反向传播和使用PyTorch的结果3.手动计算和使用PyTorch求梯度的比较和总结二、更改激活函数1.激活函数改用PyTorch自带函数torch.sigmoid()2.激活函数Sigmoid改变为Relu
wuguanfengyue122·2022-05-24 07:24

【深度学习】激活函数和损失函数

常用的激活函数有Sigmoid、tanh，ReLU、leakyReLU等。除此以外还有线性激活函数如Linear。激
别来BUG求求了·2022-05-24 07:37

深度学习--说一说卷积和池化

转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html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
weixin_34162695·2022-05-23 07:16

4. 卷积神经网络CNN

卷积层1)基本概念2)前期准备3)参数共享4)卷积运算a)二维卷积运算b)偏置c)填充d)三维卷积运算5)小结4.2.3池化层1)基本概念2)小结4.2.4全连接层1)基本概念2)例子4.2.5激活函数RelU4.2.6
說詤榢·2022-05-21 16:39

SE-YOLOv5——布匹缺陷检测（注意力机制）

为提高缺陷检测性能，将SE模块添加到YOLOv5的主干网络，将激活函数ReLU替换为ACONYOLOv5YOLO算法将图像换分为多个区域，制定边界框并同时预测属于某个类的对象的概率，是一个基于深度学习的单阶段目标检测算法
Mr Dinosaur·2022-05-21 07:44

图像分类基本知识点

作用通过数据集的上面的精度表现图像分类模型图像分类的原理矩阵输入-------卷积（抽取特征）-------relu（激活函数，非线性拟合函数，拟合x，y映射）-----池化层（缓解对物体物质的过度依赖
仓小鼠·2022-05-17 16:28

深度学习机器学习笔试面试题——激活函数

写一下leakyReLU的公式，跟ReLU比有什么优势？了解ReLU6吗？sigmoid有什么缺点，有哪些解决办法？relu在零点可导吗，不可导如何进行反向传播？
冰露可乐·2022-05-17 07:04

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

目录1.应用场景2.卷积神经网络结构2.1卷积（convelution）2.2Relu激活函数2.3池化（pool）2.4全连接（fullconnection）2.5损失函数（softmax_loss）
草尖上的舞动·2022-05-17 07:22

MobileNetV2轻量化网络结构（TensorFlow-2.6.0实现结构）

MobileNetV1博客3.MobileNetV1的局限性4.模型之间的对比（1）MobileNetV1和MobileNetV2（2）ResNet和MobileNetV25.MobileNetV2采用了新的激活函数ReLU66
m0_54850604·2022-05-17 07:37

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性
盼小辉丶·2022-05-15 13:29

Tensorflow笔记_神经网络优化

，其中f表示为激活函数，神经网络是以神经元为基本单位构成#激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力常用的激活函数有#激活函数relutf.nn.relu()#激活函数sigmoldtf.nn.sigmold
weixin_34082695·2022-05-13 07:30

Tensorflow 笔记：神经网络优化(1)

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
一个莫得感情的代码机器·2022-05-13 07:56

TensorFlow笔记之神经网络优化——损失函数

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
ElephantFlySong·2022-05-13 07:54

深度学习网络__tensorflow__第四讲__神经网络优化

常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。
KGback·2022-05-13 07:49
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