为什么在神经网络类定义中使用多个ReLU对象？
在神经网络类定义中使用多个ReLU对象的原因是为了增强网络的非线性表达能力和激活函数的灵活性。ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，它将负输入值设为0，保留正输入值。使用多个ReLU对象可以通过堆叠多个非线性函数来构建更复杂的非线性映射关系。
具体原因如下：
- 非线性表达能力增强：神经网络的目标是学习输入数据的非线性映射关系，而ReLU作为一种非线性激活函数，能够引入非线性特征，增强网络的表达能力。使用多个ReLU对象可以将多个非线性映射关系组合起来，进一步增强网络的非线性表达能力，提高模型的拟合能力。
- 梯度传播效果好：ReLU函数在正区间上的导数恒为1，而在负区间上的导数为0。这意味着在反向传播过程中，梯度可以更好地传递到前一层，减少梯度消失的问题。使用多个ReLU对象可以增加梯度传播的路径，进一步减轻梯度消失问题，有助于提高训练效果。
- 网络的灵活性：使用多个ReLU对象可以在网络中引入更多的非线性变换，增加网络的灵活性。不同的ReLU对象可以具有不同的参数设置，如斜率、偏移等，从而使得网络能够学习到更多不同形式的非线性映射关系，适应不同的数据分布和任务需求。
- 稀疏激活性：ReLU函数的特点是在负输入值上输出为0，这导致了网络的稀疏激活性。稀疏激活性可以使得网络更加稀疏，减少参数的冗余性，提高模型的泛化能力。
综上所述，使用多个ReLU对象可以增强神经网络的非线性表达能力、梯度传播效果和灵活性，从而提高模型的性能和泛化能力。
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1回答
预测类和边界矩形
、、、、
我尝试为两类训练神经网络图像分类器(实际上是3，->，2类和所有其他类)。在网络培训之后，我希望能够在检测到的区域上添加一个边框，如果它是两个想要的类之一。
我的模型就是这样创建的：
model = Sequential([
data_augmentation,
layers.Rescaling(1./255),
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Conv2D(32, 3, padding='
浏览 0提问于2022-07-20得票数 0
总的来说，我对Keras和机器学习非常陌生，但这里是我想要的。我有一个输入列表(每个输入节点有一个值)和一个目标列表(每个输出节点有一个值)。
input_list = [1, 0, 1, 0, 1, 0] # maybe longer
wanted_output_list = [1, 0, 0, 0] # also maybe longer
现在我想把这些作为训练神经网络的输入：
# create model
model = Sequential()
# get number of columns in training data
n_co
浏览 6提问于2019-10-02得票数 3
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我是ML的初学者。在人工神经网络中，x>0中的相对梯度为1。
然而，在x=<0中，我想知道在深度神经网络中，梯度为0，并且可能存在梯度消失问题。
如果像y=x这样的激活函数(对于所有的x)没有梯度消失问题，为什么我们不在深层神经网络中使用这个函数呢？Y=x(所有x)有什么副作用吗？(也许，在深层神经网络中，重量可能无限大.然而，我认为这个问题也发生在ReLU中。因此，这不是一个问题(我认为)
浏览 0提问于2020-04-28得票数 1
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请参考一篇好的文章，解释为什么我们在神经网络的最后一层使用Sigmoid激活，在中间层和输入层使用ReLu激活，而在构建卷积神经网络时使用Sigmoid激活？我不知道这是如何得到正确的输出的。
浏览 0提问于2017-06-18得票数 1
2回答
神经网络中的激活函数
、、、、
我有一组关于神经网络中各种激活函数的使用的问题。如果有人能给我解释的话，我会非常感激的。
为什么只在隐藏层上使用ReLU？
为什么Sigmoid不用于多类分类？
为什么我们在所有负值的回归问题中不使用任何激活函数？
为什么我们在计算average='micro'分类时使用multi_class？
f1-score(y_pred,y_test,average='micro')
浏览 0提问于2019-11-13得票数 -1
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1回答
使用神经网络学习分类值的分布
、、、、
使用神经网络学习分类值的分布 其目的是使用神经网络对一维输入进行分类。应该对两个类进行分类，即A和B。用于确定类的每个输入都是一个介于0.0和1.0之间的数字。 class A的输入值在0和1之间均匀分布，如下所示： ? class B的输入值都在0.4到0.6之间，如下所示： ? 现在我想训练一个神经网络，它可以学习将0.4到0.6范围内的值分类为B，其余的分类为A。因此，我需要一个可以近似类的上下界的神经网络。我之前的尝试都没有成功-神经网络总是为所有的输入返回50%的概率，并且损失在时期中不会减少。 使用Python中的Tensorflow和Keras，我已经训练了如下简单
浏览 25提问于2019-04-24得票数 1
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1回答
TensorFlow模型语法
、、、、
我是神经网络和Tensorflow的新手
通常，当我们在TensorFlow中建立一个神经网络模型时，我们定义它的方式如下：
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
我
浏览 3提问于2020-08-16得票数 0
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所以我的任务是训练一个非常简单的神经网络。我们的数据集有6个输入到网络中的特征，我们需要对其进行训练，然后预测一个输出数字。教授给了我们代码，基本上告诉我们要自学哈哈。所以我的疑问是，在下面的代码中，定义了神经网络的层，定义的第一个密集层(有50个节点)是否对应于输入层，或者它是第一个隐藏层？如果它是第一个隐藏层，输入层是如何定义的？ 提前感谢！ def get_compiled_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(50, activation=
浏览 55提问于2020-09-29得票数 0
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有一个科学文件，实现了一个卷积神经网络分类3种不同类型的数据，尽管如何准确，是我所不知道的。
以下是对网络体系结构的解释：
这一部分描述了我们的神经网络的结构，如图3所示。我们的网络有三种类型的输入:屏幕截图(我们使用尺寸为1280×1280的页面上的裁剪，但是该网络可以处理任意大小的页面)、TextMaps (维数为128 \times 160 \times 160的张量)和候选框(任意长度的盒坐标列表)。截图由三个卷积层处理(前两层由BVLC AlexNet的预训练权值初始化)。TextMaps被处理为一个卷积层，内核大小为1 \times 1，因此它的特征捕获了各种单词的组合。然后将这两
浏览 0提问于2019-01-19得票数 2
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在神经网络中，利用激活函数在w * x + b型线性输出中引入非线性。
我能直观地理解像乙状结肠这样的激活函数。
我了解ReLU的优点，即在反向传播过程中避免死神经元。但是，如果ReLU的输出是线性的，我无法理解为什么它被用作激活函数？
如果不引入非线性，激活函数的全部意义就会被击败吗？
浏览 0提问于2018-01-10得票数 44
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据我所知，在深度神经网络中，我们在加权(w)和偏置(B) (z := w * X + b | a := g(z))之后使用激活函数(g)。因此，存在一个(g o z)的合成函数，激活函数使得我们的模型可以学习除线性函数以外的函数。我看到Sigmoid和Tanh激活函数使我们的模型非线性，但我发现ReLu (取0和z的最大值)可以使模型非线性.
假设每个Z都是正的，那么就好像没有激活函数.
那么，为什么ReLu要建立一个非线性的神经网络模型呢？
浏览 1提问于2018-09-21得票数 11
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我们都知道，当我们使用sigmoid的深度神经网络时，会出现消失梯度问题，如果我们使用relu，它可以解决这个问题，但它会产生死神经元问题，然后通过泄漏relu来解决。如果RNN中存在梯度消失问题，我们为什么要转向LSTM？为什么我们不能使用relu来解决它。
浏览 4提问于2021-01-18得票数 0
ReLU(x) = max(0,x)函数是神经网络中常用的激活函数。然而，已经证明，它可能会遭受死亡的Relu问题(也见神经网络中的“垂死ReLU”问题是什么？)
考虑到ReLU函数的这个问题，以及经常出现的使用泄漏ReLU的建议，为什么到目前为止ReLU仍然是现代深度学习体系结构中使用最多的激活函数？这仅仅是一个在实践中不经常发生的理论问题吗？如果是的话，为什么在实践中不经常发生这种情况？这是因为当网络的宽度变大时，死掉的ReLUs的概率就会变小(参见死亡ReLU与初始化:理论与数值例子)吗？
由于消失梯度问题，我们离开了sigmoid和tanh激活函数，避免了RNN的爆炸梯度，但似乎我们还
浏览 0提问于2021-03-01得票数 4
1回答
我在tensorflow中创建了一个神经网络。网络是：
5 input variables a, b, c, d, e
y = sin(a)+ b + exp(c) - d*d + tanh(e)
50 neuron layer1, relu
20 neuron layer2, relu
10 neuron layer3, relu
1 neuron output layer
如果输入变量在较小的范围内，神经网络很容易收敛(成本约为0.0001)，例如：-1到1或-5到5。但如果我增加范围，它不会收敛。相同的网络在小输入范围内收敛，但在大范围内不收敛。这一切为什么要发生？我如何进行大范围的训练
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
1回答
为什么隐藏状态的值具有对称性意味着神经网络是非凸的？我还没有找到一个直观的答案。
另外，如果我们考虑一个完全连通的ReLU非线性(它是凸的)，那么它是凸函数的一个组合，ReLU也是不递减的。然而，总体优化问题仍然是非凸的。
浏览 0提问于2021-01-14得票数 3
1回答
在深入研究神经网络的主题以及如何有效地训练它们的同时，我遇到了使用非常简单的激活函数的方法，例如整流线性单元 (ReLU)，而不是经典的光滑sigmoids。根据我的理解，ReLU函数在原点是不可微的，因此反向传播算法(BPA)不适合于使用ReLU训练神经网络，因为多变量微积分的链式规则仅指光滑函数。然而，我读到的关于使用ReLUs的文章都没有提到这个问题。ReLU看起来非常有效，似乎几乎在任何地方都被使用，同时也不会导致任何意外的行为。有人能解释一下为什么ReLU可以通过反向传播算法被训练吗？
浏览 4提问于2015-05-14得票数 31
1回答
因此，我创建了一个神经网络，我想保存它，并加载它的任何时候，我想。具体来说，我想要拍照和做实时处理。我正在使用神经网络创建的
我读到标准的方法是创建网络，然后使用torch.save(net,'mynet')保存它，然后用torch.load('mynet')加载它。
但是，如果我打开一个新的python3终端并使用：
>>import torch
>>torch.load('mynet')
它给了我一个错误：
File "<stdin>", line 1, in <module>
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
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建议我们在学习回归时，在神经网络的最后一层使用ReLu。这对我来说很有意义，因为ReLu的输出不限于0到1之间。
然而，当x<0时(即当ReLu输出为零时)，它会如何表现呢？Y(回归结果)还能小于0吗？
我相信，我在这里遗漏了一个基本的数学概念。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
我开始在ANN中使用Keras，但我并不真正理解的是，对于ANN中第一层的input_shape参数，应该选择哪些值？我知道数字应该等于输入，但是如何确定向量中的顺序和其他值。例如，下面是多层感知器的代码，它接受3个输入并计算1个输出
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[3,])),
model.add(Dense(20, activation='relu'))
model.add(Dense(40, activation='relu'))
model.add(Dense(20, activation=&
浏览 0提问于2021-03-25得票数 0
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2回答
如果像Relu这样的激活函数将节点的值设置为零，那么在同一个神经网络中是否有必要使用dropout，dropout也随机地敲除了神经网络中的节点，那么在神经网络中同时使用relu和dropout是否有益？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
我是深度学习的初学者，我正在使用PyTorch实现一个神经网络来训练一些化学数据。输入范围在(0到1)之间，没有负值，而且我在每个图层上都使用ReLu激活函数，因此我不希望在输出中看到负值
我的输入大小:9特征输出大小:7特征层数:5
我可以正确地预测7个特征中的6个，没有问题，只有我发现其中一个总是负值，我不知道为什么！据我所知，ReLU不能生成负值
这是我的神经网络模型：
class NNModel(nn.Module):
def __init__(self, in_size, hidden_size, out_size):
super().__init_
浏览 3提问于2021-09-28得票数 1
从各个方面看，ReLU比乙状结肠或tanh更适合于深层神经网络：
简单
在生物学上更合理
无梯度消失
性能更好
稀疏性
我只看到sigmoid/tanh的一个优点:它们是有界的。这意味着当你继续训练的时候，你的活动不会爆炸，你的网络参数也不会飞向天空。
为什么我们不应该忘记乙状结肠/坦克的深层神经网络呢？
浏览 0提问于2016-07-10得票数 3
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在卷积神经网络中，假设仿射层的输入和输出分别为$x$和$y$。这个仿射运算$y = W^{\top} + b$已经在$b \neq 0$的情况下增加了非线性。
为什么我们还需要像ReLU这样的函数来增加系统的非线性呢？
浏览 0提问于2018-07-24得票数 3
我定义了我的神经网络
class Classifier(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 64)
self.fc4 = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
# make sure i
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
在本除草神经网络教程中
我搞不懂为什么我们需要在最大池之前使用relu。
图像中的像素值不是已经是正数了吗？
我不知道为什么需要max(0, x)。
有人能给我一些关于这个问题的建议吗？
class Net(nn.Module):
...(init function)
def forward(self, x):
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # Max pooling over a (2, 2) window
浏览 4提问于2020-01-17得票数 1
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我面临的挑战是训练一个神经网络来识别不同类型任务的特定动作和事件，或者在输入时如何称呼它。我看到，大多数输入/输出时，训练神经网络要么是0，或1或[0,1]。但在我的场景中，我希望输入是任意大的整数，输出的形式也是相同的。
让我举一个例子：Input
X = [ 23, 4, 0, 1233423, 1, 0, 0] ->
Y = [ 2, 1, 1]
现在，Xi中的每个元素代表同一个实体的不同属性。比方说，它想描述一个人：
23 -> maps to a place he/she was born
4 -> maps to a school they graduated
浏览 1提问于2017-11-23得票数 2
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我试图理解塞鲁激活函数，我想知道为什么深造实践者总是使用RELU，而不是SELU，因为RELU使神经网络能够更快地收敛并在内部规范每一层？
浏览 0提问于2021-10-02得票数 10
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我正在将我的神经网络从过时的： init(device: MTLDevice, convolutionDescriptor: MPSCNNConvolutionDescriptor, kernelWeights: UnsafePointer<Float>, biasTerms: UnsafePointer<Float>?, flags: MPSCNNConvolutionFlags) 至 init(device: MTLDevice, weights: MPSCNNConvolutionDataSource) 我已经实现了一个经过良好调试的MPSCNNConvolut
浏览 25提问于2019-03-20得票数 1
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1回答
周期激活函数
、、
为什么像sin(x)，cos(x)这样的周期函数在神经网络中不被用作激活函数？
relu = max(0, f(x)) is used
但
f(x) = sin(x) is not used
浏览 0提问于2020-03-08得票数 2
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在中，您可以构造一个神经网络，如所示。它利用using来定义它的结构，然后像这样创建一个实例：
using net_type = [...] ;
net_type net;
在此之后，如何在运行时添加、删除或调整隐藏层？有一些类似于的东西，但是dlib中的神经网络受到了严重的模板化，我不知道add_layer或者访问层是否会有帮助。
更具体地说，考虑到链接示例，我将如何更改，比方说，
relu<fc<84,
部分在运行时，比如relu<fc<100,，删除它，或者在给定的两个层之间添加另一个？
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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我试着理解在输出层中使用只有一个输出神经元和多个神经元的神经网络之间的区别。
我知道，有了这种神经网络，我可以像异或逻辑门那样求解，事实上，我可以使用一个神经网络，在隐藏层中神经元较少。
但我不太清楚什么时候为什么要用这种拓扑的神经网络，在这种拓扑结构中，人工神经网络在输出层有多个神经元。
有谁知道区别吗？
浏览 2提问于2021-01-06得票数 0
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2回答
我尝试使用以下代码-多任务模型来构建神经网络模型
inp = Input((336,))
x = Dense(300, activation='relu')(inp)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.1)(x)
x = Dense(56, activation='relu')(x)
x = Dense(16, activation='relu')(x)
x = Dropou
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
1回答
我建立了一个神经网络来进行最快的检测。输入是10个观察的列表，输出是预测的变化时间。我想修改错误警报的概率使用加权MSE。
我创建了一个神经网络：
model = k.Sequential(\[
k.layers.Dense(window_size, activation = k.activations.relu, input_shape=\[window_size\]),
k.layers.Dense(window_size, activation = k.activations.relu),
k.layers.Dense(window_size, activation = k.activa
浏览 6提问于2022-11-20得票数 0
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1回答
正向和反向模式微分-火炬
、、、、
在的第一个例子中，作者演示了如何创建一个numpy神经网络。为了方便起见，他们的代码贴在下面：
# from: https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
# N is batch size; D_in is input dimension;
# H is hidden dimension; D_out is output dimension.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
浏览 0提问于2019-11-16得票数 2
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神经网络激活函数的混淆
、、、、
我学习了关于使用Python和Tensorflow的图像分类器的教程。
我现在正试着把深入学习应用到定制环境中。我制作了一个买卖双方的模拟程序，客户按照它的意愿购买一块石头。石头有一个颜色，一个大小和一个百分比的曲线。顾客的期望值越近，就越有能力支付。对卖方来说，石头越稀有，价格就越高。然后，该程序生成100.000块石头的购买量，以满足一个神经网络的需求，该网络将试图击败其他卖家。数据集看起来是这样的：
我现在正试图建立我的神经网络。在本教程中，他使用两个带有relu激活函数的Conv2D层和一个MaxPooling2D，然后是一个扁平层、一个致密层，最后是另一个带有sigmoid
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
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在Keras的教程中，我看到了一个Python函数调用方式，如下所示：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# this returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))
# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
但是，我不知道函数调用表单的含义是什么：
x = D
浏览 1提问于2016-11-08得票数 2
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1回答
通常，将输入到神经网络(NN)转换为零均值和1 std。
我不知道为什么性病量表应该是1？其他的天平呢? 10? 100？向神经网络提供更大范围的输入，使神经网络能够更容易地分离不同的簇，并以更简单、更健壮的方式处理每个簇的损失函数，难道不是很有意义吗？这里是否有人尝试过不同的尺度，并能分享他的经验？
如果答案取决于激活函数--在我的例子中，我使用Relu。
非常感谢!
浏览 0提问于2018-08-02得票数 0
4回答
我正在尝试用RELU实现神经网络。
输入层-> 1隐藏层-> relu ->输出层-> softmax层
上面是我的神经网络的架构。我对这个relu的反向传播感到困惑。对于RELU的导数，如果x <= 0，则输出为0。如果x> 0，则输出为1，所以当你计算梯度时，这是否意味着如果x<=0，我会杀死梯度下降？
有人能解释一下我的神经网络架构“一步一步”的反向传播吗？
浏览 126提问于2015-09-13得票数 31
1回答
我有一个经过训练的神经网络，它工作得非常好，但我在sklearn preprocessing.scale(X)之前对数据进行了缩放。这很有效，但是当我保存模型并想要向其中输入新数据时，我该怎么办呢？如何确保伸缩性与训练时相同？
df = pd.read_csv("Trimmed Training Data.csv", delimiter=",")
X = np.array(df.drop(['PredictThis'],1))
y = np.array(df['PredictThis'])
X = preprocessing.
浏览 0提问于2017-11-10得票数 1
2回答
Keras阵列形状误差
、、、
当我传入的是一个形状ValueError数组时，我为什么要为我的神经网络得到一个形状(8,1)，但是我得到的错误是，神经网络正在抱怨得到一个(1,)。
神经网络：
>>> observation_dimension
(8,)
>>> q_network = Sequential([
Dense(40, input_dim=observation_dimension, activation='relu'),
Dense(40, activation='relu'),
Dense(number_of_act
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
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我试图在openFrameworks中使用dlib库的深层神经网络部分。到目前为止，我已经能够自己构建dlib示例，没有任何问题。我也使用openFrameworks已经有一段时间了，并且知道它的构建没有任何问题。
不过，每当我试图集成这两者时，都会遇到Visual 2015中的编译问题：
dlib::add_loss_layer<dlib::loss_mmod_,dlib::add_layer<dlib::con_<1,9,9,1,1,4,4,SUBNET,void>>::add_loss_layer(T &&...)': could
浏览 4提问于2017-09-18得票数 0
2回答
我正在实现一个神经网络，并希望使用ReLU作为神经元的激活函数。此外，我正在用SDG和反向传播训练网络。我正在用范例异或问题来检验神经网络，到目前为止，如果我使用逻辑函数或双曲切线作为激活函数，它将正确地分类新样本。
我一直在阅读使用漏式ReLU作为激活函数的好处，并在Python中实现了它，如下所示：
def relu(data, epsilon=0.1):
return np.maximum(epsilon * data, data)
其中np是NumPy的名称。相关导数的实现如下所示：
def relu_prime(data, epsilon=0.1):
if 1. *
浏览 2提问于2017-01-08得票数 5
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3回答
假设我将以下神经网络用于二进制分类问题：
model = Sequential()
model.add(Dense(21, input_dim=19, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='
浏览 22提问于2016-08-21得票数 15
1回答
我遵循了一个关于在Keras中构建一个简单的深度神经网络的教程，提供的代码是： # create model
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 第一行model.add是否定义了第一个隐藏层，输入层中有8个输入？因此，除了代码input_dim=8之外，是否无需指定输入图层
浏览 24提问于2019-01-28得票数 2
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我一直使用"CMU电影摘要语料库“作为我自己学习的电影类型分类，因为我是相对较新的NLP。这是一个多标签分类任务。我使用train进行字矢量化，然后将输出输入到神经网络中，但当我试图训练我的模型时，我得到了以下错误：
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 1) vs (None, 363))
我读过关于StackOverflow的文章，并试图实现同样的方法，但问题仍然存在。然而，我能够训练机器学习模型使用相同的TF-以色列国防军的特点，但不能训练神经网络。
下面是代码片段：
创建TF-以色列国防军特
浏览 3提问于2021-08-16得票数 0
每当我看到在Torch，nn中实现的神经网络，它们只是将模块插入在一起。例如，有一个带有LookupTable、Splittable、FasLSTM、线性、LogSoftMax的序列器模块。为什么人们不在两者之间使用激活函数，比如tanh/Sigmoid/ReLu？
浏览 0提问于2016-11-29得票数 0
我用TensorFlow建立了一个基本的顺序神经网络。
model = tf.keras.Sequential([
Dense(16, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],), kernel_regularizer=l1_l2(0.001, 0.001)),
Dropout(0.3),
BatchNormalization(),
Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l1_l2(0.001, 0.001)),
浏览 0提问于2023-03-15得票数 1
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对于torch.nn.Module() 根据官方文档:所有神经网络模块的基类。你的模型也应该是这个类的子类。模块还可以包含其他模块，允许将它们嵌套在树结构中。您可以将子模块指定为常规属性。 import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
self.conv2 = n
浏览 15提问于2020-04-18得票数 3
在上，我读到ReLU只应该在隐藏层中使用。为什么会这样？
我有一个带有回归任务的神经网络。它输出一个介于0到10之间的数字。我认为ReLU是一个很好的选择，因为它不会返回小于0的数字。输出层的最佳激活函数是什么？
浏览 0提问于2018-08-25得票数 2
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我有一个神经网络，在MNIST上训练，它的损失函数是绝对交叉熵。
从理论上讲，我的输出层是ReLu。因此，它的很多输出都是0。
现在我偶然发现了以下问题：
为什么我没有得到很多错误，因为我的输出中肯定会有很多零，我将把它作为日志。
这里，为了方便起见，给出了分类交叉熵的公式。
浏览 4提问于2017-06-02得票数 3
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