sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在?特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于 0，导致降低梯度下降的速度。 ReLu(修正线性单元)函数 只要?...的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用...3.3.3 为什么使用激活函数 如果你使用线性激活函数或者没有使用一个激活函数，那么无论你的神经网络有多少层一直在做的只是计算线性函数，所以不如直接去掉全部隐藏层。...采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。...由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。 4. 为什么说神经网络是端到端的网络?
在仅有少量数据时，在粗粒尺度上，实验损失大致会沿负粗粒梯度方向下降。随着样本规模增大，实验损失会变得单调和平滑。图 1 给出这一思路的图示。 ?...这能解释为什么（合适的）STE 在具有大量数据时（就像深度学习一样）的表现会那么好。...在 2 位激活的 ResNet-20 上使用 ReLU STE 时也观察到了类似的现象。...图 3 展示了一个案例：当使用粗粒梯度执行梯度下降时，带有 2 位激活的截断式 ReLU 实际上让算法的结果更差了。 ?...因此，作者讨论了使用二元激活学习二层线性 CNN 的三种不同 STE，即 ReLU 函数、截断式 ReLU 函数和恒等函数的导数。
MobileNetV2 使用 k=3（3×3的深度可分卷积），因此计算成本比标准卷积小 8 到 9 倍，但精度只有很小的降低。...但是，当我们回想到深度卷积神经网络实际上具有非线性的每个坐标变换（例如ReLU）时，这种直觉就会失败，会产生以下问题： 如果当前激活空间内兴趣流行完整度较高，经过ReLU，可能会让激活空间坍塌，不可避免的会丢失信息...但是维度如果低的话，激活变换ReLU函数可能会滤除很多有用信息，而ReLU对于没有滤除的部分，即非零的部分的作用是一个线性分类器。 ...既然在低维空间中使用ReLU做激活变换会丢失很多信息，论文针对这个问题使用linear bottleneck(即不使用ReLU激活，做了线性变换)的来代替原本的非线性激活变换。...ReLU6 (即f(x)=min{max(0,x),6}) 作为非线性激活函数，这样在低精度计算下具有更强的鲁棒性。
因为我们使用 RGB 图像作为输入，所以输入层具有三个通道，分别对应于该层中显示的红色、绿色和蓝色通道。单击上面的 details 图标时使用色阶来显示详细信息（有关此图层和其他图层的信息)。...当您与卷积层交互时，您会注意到前面的层和卷积层之间的链接。每个链接代表一个独特的内核，用于卷积运算以产生当前卷积神经元的输出或激活图。 卷积神经元使用唯一的内核和前一层相应神经元的输出执行元素点积。...这些突破性的 CNN 能够达到如此高的精度的部分原因是它们的非线性。ReLU 将急需的非线性应用到模型中。非线性对于产生非线性决策边界是必要的，因此输出不能写成输入的线性组合。...ReLU 激活函数专门用作非线性激活函数，与 Sigmoid 等其他非线性函数相反，因为根据经验观察，使用 ReLU 的 CNN 训练速度比其对应函数更快。...修正线性激活函数 (ReLU) 在上述网络架构中的每个卷积层之后执行。请注意该层对整个网络中各种神经元激活图的影响！
3 The Architecture 在介绍整个网络之前，我们首先看看这个网络的几个特别之处： 3.1 ReLU Nonlinearity 以前大家常用的激活函数是 tan(x) 函数...ReLU 激活函数 公式 f(x)= max(0,x) 这里稍稍说一下激活函数，为什么要用activation function 了？...如果使用线性的激活函数，那么激活函数其实是可以不需要的，因为前面的权值矩阵 W 是线性，两个线性表示完全可以由一个线性关系来表示。...同样，图像中也有非线性的特征需要提取。 再说说 ReLU 为什么好？...3.3 Local Response Normalization 这里是对某些卷积层使用 ReLU 之后，我们对激活函数的输出做了一个局部归一化。这种归一化可以提高精度。
Softmax：多分类+ 多元交叉熵 结语 为什么要使用激活函数？...为了使网络的映射不是线性的，所有层的输出都要传递到非线性函数中，如 ReLU 函数和 Tanh 函数，这样作用之后就成为了非线性函数。...接下来要介绍的是参数化 ReLU，简称 PReLU。通过理性的思考我们会问：为什么Leaky单元的系数是0.01？...这种激活函数展示了数据科学的思维方式：如果能够让模型决定什么是最佳，为什么自己要设置？ 指数单位 寻找性能更好的激活函数的研究还在继续，使用指数函数作为ReLU负部分的想法出现在2015年末。...特殊的激活函数 如前所述ReLU并非万能的，神经网络有些层需要特殊的激活函数，对于这些层，可以使用线性、sigmoid、tanh 和 softmax 等激活函数，下面给出了一些例子： 线性激活函数：当您需要网络的原始输出时可以用线性函数
但MobileNet V1主要使用的Depthwise Conv（深度可分离卷积）虽然降低了9倍的计算量，但遗留了一个问题是我们在实际使用的时候训练完发现kernel有不少是空的。...最后一个ReLU6去掉 首先说明一下ReLU6，卷积之后通常会接一个ReLU非线性激活函数，在MobileNet V1里面使用了ReLU6，ReLU6就是普通的ReLU但是限制最大输出值为6，这是为了在移动端设备...float16/int8的低精度的时候，也能有很好的数值分辨率，如果对ReLU的激活函数不加限制，输出范围0到正无穷，如果激活函数值很大，分布在一个很大的范围内，则低精度的float16/int8无法很好地精确描述如此大范围的数值...MobileNet V2论文提出，最后输出的ReLU6去掉，直接线性输出。理由是：ReLU变换后保留非0区域对应于一个线性变换，仅当输入低维时ReLU能保留所有完整信息。...对于低维空间而言，进行线性映射会保存特征，而非线性映射会破坏特征。
本文通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。通过各种简短的实验和思想练习，我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。...这就是为什么在上面的例子中我们看到我们的图层输出在29次连续矩阵乘法后爆炸。在我们简单的100层网络架构的情况下，我们想要的是每层的输出具有大约1的标准偏差。...事实证明，当使用ReLU激活时，单个层的平均标准偏差将非常接近输入连接数的平方根，除以2的平方根，或512/2例。 ? 通过该数字缩放权重矩阵a的值将导致每个单独的ReLU层平均具有1的标准偏差。...关于如何在具有类似ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重的探索是Kaiming He等人的动机。人。要提出自己的初始化方案，即对使用这些类型的非对称，非线性的激活深层神经网络量身定制的。...证明了如果采用以下输入权重初始化策略，深层网络（例如22层CNN）会更早收敛： 使用适合给定图层的权重矩阵的尺寸创建张量，并使用从标准正态分布中随机选择的数字填充它。
ReLU的兴起 从NN进入到DNN之后，直接的影响是：ReLU的大量应用。 ReLu是激活函数的一种： ?...就是这么简单的一个函数，在DNN时代代替了NN时代的激活函数王者：Sigmod，成了“调参侠”的最爱。 为什么要用ReLU呢？ 这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？...但如果我们稍微深究一下，会更加深记忆，也增加对深度学习过程的理解。 首先我们要明白，为什么要蘸东西吃？即： 为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？...那如果激活函数只是线性函数，那一层层的线性函数堆起来还是线性的，这年头线性函数能干啥呀？ 肯定不行，这样整个网络表现能力有限，所以要引入非线性的激活函数进来。...当然，ReLU并不是完美的，它也存在被称为“dying ReLU”的问题——当某个ReLU神经元的输出为0时（输入小于0），它在反向传播时的梯度为0。
起源 在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。...可别小看这个简单的操作，正因为有了这单侧抑制，才使得神经网络中的神经元也具有了稀疏激活性。尤其体现在深度神经网络模型(如CNN)中，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍。...这里或许有童鞋会问：ReLU的函数图像为什么一定要长这样？反过来，或者朝下延伸行不行？其实还不一定要长这样。...也就是说，当我们在进行运算或者欣赏时，都会有一部分神经元处于激活或是抑制状态，可以说是各司其职。再比如，生病了去医院看病，检查报告里面上百项指标，但跟病情相关的通常只有那么几个。...这里稍微描述一下什么是梯度消失问题：当梯度小于1时，预测值与真实值之间的误差每传播一层会衰减一次，如果在深层模型中使用sigmoid作为激活函数，这种现象尤为明显，将导致模型收敛停滞不前。
1、激活函数 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上？哪种用在输出节点上？不同的激活函数的效果是不一样的。...因为函数值域在 -1 和 +1 的激活函数，其均值是更接近零均值的。在训练一个算法模型时，如果使用 tanh 函数代替 sigmoid 函数中心化数据，使得数据的平均值更接近0而不是0.5。...小结： sigmoid 函数和 tanh 函数两者共同的缺点是，在未经过激活函数的输出特别大或者特别小的情况下，会导致导数的梯度或者函数的斜率变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。...2、为什么需要非线性激活函数 为什么神经网络需要非线性激活函数？ 首先是事实证明了，要让神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数。...之后我们会学到 深度网络，什么是 深度网络？顾名思义，就是有很多层（很多隐藏层）的神经网络。
的基础上使用DW+PW的组合，在保证不损失太大精度的同时，降低模型参数量。...使用stride=2的卷积替换pooling 直接在卷积时利用stride=2完成了下采样，从而节省了需要再去用pooling再去进行一次下采样的时间，可以提升运算速度。...Linear bottlenecks ReLu激活函数会破坏特征。ReLu对于负的输入，输出全为0，而本来DW conv特征通道已经被“压缩”，再经过ReLu的话，又会损失一部分特征。...采用Linear，目的是防止Relu破坏特征。 shortcut stride=2的conv不使用shot-cot，stride=1的conv使用shot-cut 。...，而Xception在经过1*1卷积之后会带上一个Relu的非线性激活函数； 4.2 网络架构 feature map在空间和通道上具有一定的相关性，通过Inception模块和非线性激活函数实现通道之间的解耦
为什么神经网络需要激活功能？当第一次看到神经网络的架构时，您会注意到的是神经网络有很多互连的层，其中每一层都有激活功能，但是为什么这样一个结构会有如此神奇的作用呢？...然后我们将通过每一层计算输入并作为一个新的向量为下一图层的输出，依此类推。 神经元做什么？ 神经元主要有三个功能：乘以权重向量、添加偏差并将输出应用于激活函数。...终于到了神经网络的的核心：激活功能的作用。我们通常使用非线性函数作为激活函数。这是因为线性部件已经由先前应用的神经元权重和偏差部分计算，而激活函数就是为整个神经网络加入非线性功能。...常用的激活功能 RELU：ReLU代表“整流线性单元”。在所有激活函数中，这是一个与线性函数最相似的函数：所有负值都将变为0，而其余值将保持不变。用数学公式表示为： ? ? 假设我们的偏差值为-b。...为什么神经网络需要激活功能？ 为什么我们的神经网络需要激活功能呢？如果我们不使用它们会发生什么？我在Yoshua Bengio的令人敬畏的深度学习书中找到了这个问题的解释。
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。 那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...我们在假设的100层网络每一层之后添加双曲正切激活函数，然后看看当使用我们自己的权重初始化方案时会发生什么，这里层权重按1 /√n缩小。 第100层的激活输出的标准偏差低至约0.06。...事实证明，当使用ReLU激活时，单个层的平均标准偏差将非常接近输入连接数的平方根除以2的平方根，在我们的例子中也就是√512/√2。...关于探索如何在类ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重促使何凯明等优秀学者提出自己的初始化方案，这些方案是专门用来处理这些非对称，非线性激活的深层神经网络的。...作为最后的比较，如果我们使用Xavier初始化，那么将会发生以下情况。 看!当使用Xavier初始化权重时，第100层的激活输出几乎完全消失了！ 顺便提一下，当他们使用ReLU训练更深层的网络时。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：李雷、刘思佳、张弛 在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。...我们在假设的100层网络每一层之后添加双曲正切激活函数，然后看看当使用我们自己的权重初始化方案时会发生什么，这里层权重按1 /√n缩小。 ? 第100层的激活输出的标准偏差低至约0.06。...事实证明，当使用ReLU激活时，单个层的平均标准偏差将非常接近输入连接数的平方根除以2的平方根，在我们的例子中也就是√512/√2。 ?...关于探索如何在类ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重促使何凯明等优秀学者提出自己的初始化方案，这些方案是专门用来处理这些非对称，非线性激活的深层神经网络的。...作为最后的比较，如果我们使用Xavier初始化，那么将会发生以下情况。 ? 看!当使用Xavier初始化权重时，第100层的激活输出几乎完全消失了！ 顺便提一下，当他们使用ReLU训练更深层的网络时。
与卷积层交互时，您会注意到先前各层与卷积层之间的链接。 每个链接代表一个唯一的内核，该内核用于卷积操作以生成当前卷积神经元的输出或激活图。...架构设计人员的职责之一是在实现CNN时确保内核对称地跨输入滑动。 卷积神经网络-relu激活函数 神经网络在现代技术中极为盛行-因为它们是如此的精确！...当今性能最高的CNN包含大量荒谬的图层，可以学习越来越多的功能。 这些突破性的CNN能够实现如此巨大的准确性的部分原因是由于它们的非线性。 ReLU将急需的非线性应用到模型中。...与其他非线性函数（例如Sigmoid）相反，ReLU激活函数专门用作非线性激活函数，因为从经验上已经观察到，使用ReLU的CNN的训练速度要快于它们的对应函数。...您可以通过单击上方网络中的ReLU神经元来观察如何应用此激活功能。 在上面概述的网络体系结构中的每个卷积层之后执行整流线性激活功能（ReLU）。
这里我们使用变量L保存这个损失函数的结果。可以想象，在训练刚开始时这个值会相当的大。...ReLU (Rectified Linear Units) Layers 按照惯例，每个卷积层之后都紧跟一个非线性层（或激活层activation layer）。...（ReLU越多，越能降低系统线性性？） 3个3*3卷积层并排起来相当于一个有效的7*7感知区。...另外一点在于这些滤波器后跟线性整流层ReLU。 你可能会问“这架构有啥用？”。...另外，每个卷积层都配有一个线性整流层ReLU，它能够降低你的系统线性度。基本来说，这个架构能够以一个可接受的计算量处理这些复杂操作。
神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初始化模型参数 3.3 激活函数 3.3.1 激活函数有哪些 3.3.2 优缺点 3.3.3 为什么使用激活函数 3.3.4 人工神经网络中为什么ReLu...特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于 0，导致降低梯度下降的速度。 ReLu(修正线性单元)函数 只要?是正值的情况下，导数恒等于 1，当?...的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用...3.3.3 为什么使用激活函数 如果你使用线性激活函数或者没有使用一个激活函数，那么无论你的神经网络有多少层一直在做的只是计算线性函数，所以不如直接去掉全部隐藏层。...由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。 4. 为什么说神经网络是端到端的网络?
因为SE结构会消耗一定的时间，SE瓶颈的大小与卷积瓶颈的大小有关，我们将它们全部替换为固定为膨胀层通道数的1/4。这样做可以在适当增加参数数量的情况下提高精度，并且没有明显的延迟成本。...更改初始卷积核的个数 修改网络头部卷积核通道数的数量，Mobilenet v2中使用的是，作者发现，其实可以再降低一点，所以这里改成了，在保证了精度的前提下，降低了的速度。 4....它是最近的Swish非线性函数的改进版本，计算速度比Swish更快(但比ReLU慢)，更易于量化，精度上没有差异。...其中Swish激活函数的公式如下: 其中是sigmoid激活函数，而H-Swish的公式如下: 简单说下，Swish激活函数相对于ReLU来说提高了精度，但因为Sigmoid函数而计算量较大。...而H-swish函数将Sigmoid函数替换为分段线性函数，使用的ReLU6在众多深度学习框架都可以实现，同时在量化时降低了数值的精度损失。
来源商业新知网，原标题：神经网络中的权重初始化一览：从基础到Kaiming 在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。...我们在假设的100层网络每一层之后添加双曲正切激活函数，然后看看当使用我们自己的权重初始化方案时会发生什么，这里层权重按1 /√n缩小。 第100层的激活输出的标准偏差低至约0.06。...事实证明，当使用ReLU激活时，单个层的平均标准偏差将非常接近输入连接数的平方根除以2的平方根，在我们的例子中也就是√512/√2。...关于探索如何在类ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重促使何凯明等优秀学者提出自己的初始化方案，这些方案是专门用来处理这些非对称，非线性激活的深层神经网络的。...作为最后的比较，如果我们使用Xavier初始化，那么将会发生以下情况。 看!当使用Xavier初始化权重时，第100层的激活输出几乎完全消失了！ 顺便提一下，当他们使用ReLU训练更深层的网络时。
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