caffe系列之啟用函式

2021-08-11 06:16:03 字數 652 閱讀 2732

1、sigmoid

layer

2、relu/retified-linear and leaky-relu

可選引數:negative_slope:預設為0。對標準的relu函式進行變化,如果設定了這個值,那麼資料為負數時,就不再設定為0,而是原始資料乘以negative_slope。

layer

relu層支援in-place計算,這意味著bottom輸出和輸入相同以避免記憶體的消耗。

3、tanh/hyperbolic tangent

layer

4、absolute value

layer

5、power

對每個輸入資料進行冪運算

可選引數:

power: 預設為1

scale: 預設為1

shift: 預設為0

layer

}

6、bnll

f(x) = log(1+exp(x))

layer

Caffe學習(七)啟用函式

啟用函式的起源是希望該函式能夠對神經元進行建模,進而起到對輸入的資料進行非線性響應的過程。啟用函式應該具有的性質 1 非線性。線性啟用層對於深層神經網路沒有作用,因為其作用以後仍然是輸入的各種線性變換。2 連續可微。梯度下降法的要求。3 範圍最好不飽和,當有飽和的區間段時,若系統優化進入到該段,梯度...

caffe 學習系列啟用層及其引數

在啟用層中,對輸入資料進行啟用操作 實際上就是一種函式變換 是逐元素進行運算的。從bottom得到乙個blob資料輸入,運算後,從top輸出乙個blob資料。在運算過程中,沒有改變資料的大小,即輸入和輸出的資料大小是相等的。輸入 n c h w 輸出 n c h w 常用的啟用函式有sigmoid,...

caffe之(三)啟用函式層

在caffe中,網路的結構由prototxt檔案中給出,由一些列的layer 層 組成,常用的層如 資料載入層 卷積操作層 pooling層 非線性變換層 內積運算層 歸一化層 損失計算層等 本篇主要介紹啟用函式層 下面首先給出啟用函式層的結構設定的乙個小例子 定義在.prototxt檔案中 lay...