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在卷积神经网络中，如何使用Maxout而不是ReLU作为激活函数？

在卷积神经网络中，使用Maxout而不是ReLU作为激活函数可以通过以下步骤实现：

理解Maxout激活函数：Maxout是一种非线性激活函数，它可以增强神经网络的表达能力。Maxout函数的定义是在一组输入中选择最大的值作为输出。它可以看作是ReLU函数的一种扩展形式。
替换ReLU激活函数：在卷积神经网络的每个卷积层或全连接层中，将ReLU激活函数替换为Maxout激活函数。这可以通过在每个神经元的输出上应用Maxout函数来实现。
Maxout的参数设置：Maxout函数的参数是决定其表达能力的关键。在每个Maxout单元中，选择k个线性函数（k是一个超参数），然后通过训练过程中学习这些线性函数的权重。这样，每个Maxout单元可以学习到更复杂的非线性函数。
训练网络：使用标准的反向传播算法和梯度下降优化算法来训练网络。在训练过程中，网络将自动学习到适合数据集的Maxout函数的权重。

Maxout激活函数相对于ReLU激活函数的优势在于它具有更强的表达能力，可以学习到更复杂的非线性函数。这使得Maxout在处理复杂的图像、语音和自然语言等任务时表现更好。

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相关搜索:如何使用setter而不是构造函数作为最终变量？如何使用".“作为"string“中的通配符，而不是pattern？safearraygetdata函数在Delphi中使用safearray作为输入参数而不是vararray 使用原型而不是在构造函数中创建函数的优势？在神经网络中，密集层之后的激活函数的必要性如何？在jQuery中，如何按顺序而不是同时执行函数？在Oracle中何时使用vsize函数而不是length函数的有用示例？在C++中，为什么使用静态类函数而不是常规函数？在ReactJS中，我如何使用函数而不是类组件重写以下代码？如何让程序在调用函数而不是使用numpy数组时工作？在Angular中，为什么要使用管道而不是原生JavaScript函数？如何通过值而不是引用将变量作为参数传递给dart中的函数？如何在重载构造函数中调用赋值函数方法，而不是在java中赋值？使用python-asyncio，我如何读取urls而不是在main函数中列出urls？如何使用` `execl()`在C/C++中运行系统命令，只将函数参数作为命令行传递，而不是作为可执行文件？在Powershell中，如何将passwordLastSet作为DateTime而不是从AD获取对象？在Objective C中，我可以使用普通函数而不是方法选择器作为事件处理程序吗？如何在控制器中使用multer函数而不是在路由中使用如何让函数中的for循环在一行中返回(而不是打印)？在Python中,我如何使用subprocess而不是os.system？

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6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

即便是包含多层隐藏层的神经网络，如果使用线性函数作为激活函数，最终的输出仍然是线性模型。这样的话神经网络就没有任何作用了。因此，隐藏层的激活函数必须要是非线性的。...另外，如果是拟合问题而不是分类问题，输出层的激活函数可以使用线性函数。...最直观的解释就是任意的凸函数都可以由分段线性函数以任意精度拟合，而 Maxout 又是取 k 个隐藏层节点的最大值，这些”隐藏层"节点也是线性的，所以在不同的取值范围下，最大值也可以看做是分段线性的（上面的公式中...8 如何选择合适的激活函数 1）首选 ReLU，速度快，但是要注意学习速率的调整， 2）如果 ReLU 效果欠佳,尝试使用 Leaky ReLU、ELU 或 Maxout 等变种。...5）在浅层神经网络中，选择使用哪种激励函数影响不大。

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改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式

选自Topbots 作者：Mariya Yao 机器之心编译参与：马亚雄、吴攀深度学习领域近来已经发展出大量的新架构，而如何选择使用这些新架构提升卷积神经网络的性能就显得越发重要了。...你应当建立多少与卷积层相对应的密集层？你使用哪种激活函数？...卷积神经网络通常会降低激活函数的采样，并会增加从输入层到最终层之间的连接通道。 6）过度训练另一个权衡是训练准确度和泛化能力。...14）用于竞争的 Maxout Maxout 被用在你只需要选择一个激活函数的局部竞争网络中。使用求和以及平均值会包含所有的激活函数，所以不同之处在于 maxout 只选择一个「胜出者」。...参考：https://arxiv.org/pdf/1412.6596 5）采用有 Maxout 的 ELU，而不是 ReLU ELU 是 ReLU 的一个相对平滑的版本，它能加速收敛并提高准确度。

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深度学习之卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)

CNN使用RELU作为激活函数(激励函数) , 传统神经网络使用sigmoid函数作为激活函数. CNN的池化层实现数据降维的作用,提取数据的高频信息.传统神经网络没有这个作用....数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域 S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓...如图2.4所示, 可以看出卷积计算的过程.动态图点击这里查看. 2.2.3 RELU激励层这一层就是激活层, 在CNN中一般使用RELU函数作为激活函数.它的作用主要是将卷积层的输出结果做非线性映射...相当于增加了一个激活层 2) 激活函数的一些建议一般不要使用sigmoid函数作为CNN的激活函数.如果用可以在FC层使用....优先选择RELU作为激活函数，因为迭代速度快，但是有可能效果不佳如果2失效，请用Leaky ReLU或者Maxout，此时一般情况都可以解决啦在极少的情况下, tanh也是有不错的效果的 2.2.4

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神经网络中常见的激活函数

在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。经常用到的激活函数有哪些呢？如何进行选择呢？...但α =0.3时的函数图像如下： ELU能避免神经元死亡问题，能得到负值输出，这能帮助网络向正确的方向推动权重和偏置变化，在计算梯度时能得到激活，而不是让它们等于 0。...Leaky ReLU 激活函数很常用，相比于 ELU 也有一些缺陷，但比 ReLU 具有一些优势。 LeakyReLU的负值斜率很小，而不是平坦的斜率。...如果是回归模型，在输出层上可以使用线性激活函数。如果是浅层神经网络，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响。如果网络中存在大量未激活神经元，可以考虑leaky ReLU函数。...一句话小结激活函数是神经网络中的重要参数，一般地，Sigmoid 系列用于二分类任务输出层，softmax系列用于多分类任务输出层，tanh系列用于模型隐藏层，Relu系列用于回归任务以及卷积神经网络隐藏层

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【连载15】Residual Networks、Maxout Networks和Network in Network

Maxout激活函数‍ 对于神经网络任意一层可以添加Maxout结构，公式如下： ?...实际上图所示的单个Maxout 单元本质是一个分段线性函数，而任意凸函数都可以通过分段线性函数来拟合，这个可以很直观的理解，以抛物线为例：每个z节点都是一个线性函数，上图z1~z4节点输出对应下图k1~...从全局上看，ReLU可以看做Maxout的一种特例，Maxout通过网络自动学习激活函数(从这个角度看Maxout也可以看做某种Network-In-Network结构)，不对k做限制，只要两个Maxout...，但传统核方法会事先指定核函数（如高斯函数），而不是数据驱动的方式算出来，当然也有kernel组合方面的研究，但在我看来最终和神经网络殊途同归，其实都可以在神经网络的大框架下去思考（回想前面的SVM与神经网络的关系...显然这个结构也等价于传统卷积层接着一个1×1卷积层，简单起见，下面示意图中激活函数使用线性激活（使用ReLU无非是让某些输出可能为0，不影响问题说明）： ?

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CS231n：6 训练神经网络（一）

Maxout 还有一种激活函数的使用形式不是，而是在参数和输入数据进行点乘的时候使用。比如说Maxout激活函数，它实际上是个一种ReLU和Leaky ReLU的一般化版本。...因此，Maxout在拥有ReLU和Leaky ReLU优点的同时没有两者的缺点。唯一不足之处在于，它需要两倍的参数。以上就是最常见的神经元类型及其激活功能的讨论。...最后，我们很少在同一个神经网络中混合使用不同的激活函数，虽然这样没有任何问题。 Tips：如何挑选激活函数呢？使用ReLU函数，并小心选择学习率，时刻关注神经网络中死亡的神经元。...作为比较，卷积神经网络一般有1亿个参数，一般由10-20层组成，并且由于权值共享，实际有效的连接会更多。...这和卷积神经网络不同，在卷积神经网络中，深度对于一个好的识别系统是非常重要的。

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Network In Network

卷积层主要做卷积，就是将linear filter 和对应的感知野点乘，然后使用非线性激活函数，这样就得到输出叫 feature maps。...这里我们假定使用了 ReLU激活函数，那么特征 map 计算公式如下： ? 对于线性可分的特征，这个线性卷积是可以很好的解决问题的。...和传统卷积层中进行的线性分类相比较，maxout network 可以对位于凸集合中的概念进行分类。这使得 maxout network 的性能在好几个公共测试数据库上名列前茅。...多层感知器中的激活函数使用 ReLU。多层感知器中的交叉网络连接可以从 cross channel (cross feature map) pooling 这个角度来看。...Comparison to maxout layers: maxout layer 网络主要是近似凸函数，而 Mlpconv layer 可以近似任何函数。

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深度学习（6）——卷积神经网络cnn层级结构CNN特点卷积神经网络-参数初始化卷积神经网络过拟合解决办法

原理和人脑神经元类似单侧抑制；相对宽阔的兴奋边界；稀疏激活性；更快的收敛速度； Leaky ReLU 在ReLU函数的基础上，对x≤0的部分进行修正；目的是为了解决ReLU激活函数中容易存在的...ELU Maxout 指数线性激活函数，同样属于对ReLU激活函数的x≤0部分的转换进行指数修正，而不是和Leaky ReLU中的线性修正 ?...Maxout激活函数：参考：https://arxiv.org/pdf/1302.4389.pdf 可以看作是在深度学习网络中加入一层激活函数层，包含一个参数k，拟合能力特别强。...，最好使用GPU训练物理含义不明确，从每层输出中很难看出含义来卷积神经网络-参数初始化在卷积神经网络中，可以看到神经元之间的连接是通过权重w以及偏置b实现的。...偏置项的初始化一般直接设置为0，在存在ReLU激活函数的网络中，也可以考虑设置为一个很小的数字卷积神经网络过拟合解决办法当层次增加或者神经元数目增加的时候非常容易出现过拟合 Regularization

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21种NLP任务激活函数大比拼：你一定猜不到谁赢了

选自arXiv 机器之心编译参与：panda 在用神经网络学习自然语言处理任务时，选择哪个激活函数更好？去年谷歌大脑提出的 swish 函数又如何？不同的研究者和工程师可能会给出不同的答案。...举个例子，sigmoid 是一种在神经网络实践中占据了几十年主导地位的激活函数，最终却被证明不适用于学习，原因是（根据公认的看法）它的导数很小，这可能会导致梯度消失问题。...ReLU 很简洁，而不同扩展在不同数据集和模型上所报告的增益往往是不一致的或较低（Ramachandran et al., 2017）。...表 2：常被提及的激活函数属性 3 实验我们使用三种神经网络类型和三种 NLP 任务类型进行了实验。 ?...「表现平均」类别的获胜者无疑是通过使用有限范围来使激活函数饱和而获胜的。

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【深度学习】②--细说卷积神经网络

关于非线性的映射我们在笔记第一弹中已经详细讲过，就是将线性函数的输出结果作为一个输入变量放进sigmoid函数中，输出的值范围就在[0,1]之间了。...在卷计算机网的激励层，就是将卷积层的输出作为输入变量放进一个函数中，从而做一个非线性的转换。在很多paper中会将激励层包含在卷积层中，这里我们将它单独作为一个层来看。...我们一般不使用sigmoid函数来作为卷积神经网络的激励函数。...所以使用RELU要非常小心，要去监控它的输入与输出是否活跃，一旦挂掉边无法在激活。...2.5 全连接层 FC layer 全连接的方式其实就是深度神经网络中的连接方式。通常全连接层放在卷积神经网络的尾部。之所以在最后还要使用全连接是为了还原信息。

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cs231n - Training Neural Networks I

下面我们就一个一个步骤来说说 Activation Functions 在之前的文章中我们就已经初步了解了激活函数的作用了，也就是一个非线性的函数，如果没有激活函数的话，神经网络层数再高也只是个线性的矩阵相乘而已...，不会选用 sigmoid 这个函数，但用于二元分类问题的话还是可以作为输出层的函数使用 tanh tanh 函数的公式是 \tanh = \frac{\sinh x}{conh x} = \frac{...，使得 ReLU 在负数区更偏向于激活而不是 Dead Maxout 关于 Maxout 可以看这篇文章，Maxout 并没有一个具体的函数表达式，他的思路就是用一个隐层来作为激活函数，隐层的神经元的个数可以由人为指定...先说个好消息，在卷积神经网络当中，通常不需要对数据进行太多的预处理，因为像素之间的差别很小。...但是使用 Xavier Initialization 是有条件的，那就是激活函数应该是线性的或者是接近线性的，并且也要求激活函数是零均值的，上面的 tanh 可以使用，但是 Relu 的话就不行了，网络的输出集中在

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深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。...在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到开（1）或关（0）输出的数字电路激活函数。...注意：在一般的二元分类问题中，tanh 函数用于隐藏层，而 sigmoid 函数用于输出层，但这并不是固定的，需要根据特定问题进行调整。 3. ReLU 激活函数 ?...ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数

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激活函数 | 深度学习领域最常用的10个激活函数，详解数学原理及优缺点

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10个深度学习最常用的激活函数（原理及优缺点）

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论文学习-系统评估卷积神经网络各项超参数设计的影响-Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet

作者在ImageNet上做了大量实验，对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响，对如何优化网络性能很有启发意义，对比实验包括激活函数（sigmoid、ReLU、ELU、maxout等等）、Batch...decay学习策略池化层将average与max求和 BatchSize使用128或者256，如果GPU内存不够大，在调小BatchSize的同时同比减小学习率用卷积替换全连接层，在最后决策时对输出取平均...激活函数 ? 在计算复杂度与ReLU相当的情况下，ELU的单一表现最好，ELU（卷积后）+maxout（全连接后）联合表现最好，前者提升约2个百分点，后者约4个百分点。...值得注意的是，不使用非线性激活函数时，性能down了约8个百分点，并非完全不能用。池化 ?...改善项汇总将学到的颜色空间变换、ELU作为卷积层激活函数、maxout作为全连接层激活函数、linear decay学习率策略、average+max池化结合使用，在CaffeNet、VGGNet

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一文讲透神经网络的激活函数

而如果网络没有激活函数的隐藏层（仅有线性隐藏层），以3层的神经网络为例，可得第二层输出为：对上式中第二层的输出a^[2]进行化简计算可见无论神经网络有多少层，输出都是输入x的线性组合，多层线性神经网络本质上还是线性模型...而tanh就没有这个问题。对于输出层的激活函数，因为二分类问题的输出取值为{0,+1}，所以一般会选择sigmoid作为激活函数。...对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数，能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。...它具有如下性质： 1、maxout激活函数并不是一个固定的函数，不像Sigmod、Relu、Tanh等固定的函数方程 2、它是一个可学习的激活函数，因为w参数是学习变化的。...n维空间的一个中心点具有径向对称性，而且神经元的输入离该中心点越远，神经元的激活程度就越低（值越接近0），在神经网络中很少使用径向基函数（radial basis function, RBF）作为激活函数

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模型训练技巧

更换激活函数 Sigmoid激活函数 Sigmoid函数的形式如（1）所示，图结构如图1-2所示图1-2 sigmoid函数但是使用Sigmoid函数作为激活函数会存在梯度消失的现象。...-3 ReLu函数使用ReLu作为激活函数的原因在于：1）计算更为简单，相比与Sigmoid函数，ReLu计算的更为简单2）ReLu相当于无穷多个不同偏置的Sigmoid函数叠加起来的效果3）ReLu...由于ReLu函数结构，当某个神经元的输出为0时（如图1-4所示），就相当于该神经元在神经网络中不起任何作用，可以将这一些神经元从神经网络中舍去（如图1-5）。...因此，ReLu是Maxout的一种特殊情况。 Maxout结构如图1-8所示，当输出值跟权重相乘后，并不是送进激活函数进行转换，而是将若干元素作为一组（元素数量需预先设定），选择最大值作为输出。...Sigmoid梯度消失分析但是使用Sigmoid函数作为激活函数会存在梯度消失的现象。

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斯坦福CS231N深度学习与计算机视觉第六弹:神经网络结构与神经元激励函数

在我们简化的数学计算模型中，我们假定有一个『激励函数』来控制加和的结果对神经元的刺激程度，从而控制着是否激活神经元和向后传导信号。...根据前面博文提到的知识，我们可以使用交叉熵损失作为这个二值线性分类器的损失函数(loss function)，而最优化损失函数得到的一组参数 ? ，就能帮助我们将空间线性分割，得到二值分类器。...sigmoid函数的输出没有0中心化，这是一个比较闹心的事情，因为每一层的输出都要作为下一层的输入，而未0中心化会直接影响梯度下降，我们这么举个例子吧，如果输出的结果均值不为0，举个极端的例子，全部为正的话...缺点1：ReLU单元也有它的缺点，在训练过程中，它其实挺脆弱的，有时候甚至会挂掉。举个例子说吧，如果一个很大的梯度流经ReLU单元，那权重的更新结果可能是，在此之后任何的数据点都没有办法再激活它了。...有一些researcher们说这样一个形式的激励函数帮助他们取得更好的效果，不过似乎并不是每次都比ReLU有优势。 3.5 Maxout 也有一些其他的激励函数，它们并不是对 ? 做非线性映射 ?

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