背景 年底了，换了项目组，新的项目组使用react，从vue到react，我只花了一天的时间，看了官方简单的文章之后，就觉得这玩意很简单啊，比起vue的那么api来说，这根本没有学习成本好吧，十分迅速的就进入了...react的项目开发，并且洋洋得意，根据我多年的经验来看，这波肯定会得到领导的赏识 很快，我就做完了我的需求，把代码提交上去，组长可能确实比较闲，还review了我的代码，并且指出了一系列的问题，并告诉我说学习...react最难的部分，并不是知道怎么使用它，而是要知道怎么能够编写良好，干净的react代码 主要给我提了六点错误，我相信在座的各位，可能需要对号入座 在不需要使用state的时候使用state 涉及到项目中的代码逻辑...useEffect(() => { fetch('#').then(d => setData(d)) }, []) useEffect(() => { console.log(d) }, [d]) 那为什么你不把...常见useEffect错误 const [user, setUser] = useState(""); const person = { user } useEffect(() => { console.log
非常的好用，使用合适的主题和代码高亮样式可以让我们文章的调性拉满，给读者更好的阅读体验。...Markdown主题 设置主题的位置如下： 我认为主题的选择不是千篇一律的，我们可以结合自己内容的特点选择合适的主题： channing-cyan 比如：我去年年终总结的这篇主要是以叙述故事的方式写文章...不要慌，我告诉你为什么。 你要这么操作：在代码段标记上语言类型，比如：Java、Go、PHP，这样编辑器才知道按照那个语言风格来展示高亮效果。...--鲁迅说的 合理的使用加粗和引用，能帮助读者更快的捕获到重点内容，对读者非常友好 上面这段话我是这么排版的： 再好一点点 我一直深信一个原则：每天比昨天更好一点点，随着时间的沉淀，就能好很多。...除了我上面提到的这些，一定还有很多优化文章排版，提升读者阅读体验的小技巧，需要小伙伴们用心去寻找。找到后欢迎反哺我，哈哈。 长此以往，爆文一定能写出来。
为什么引入激活函数？...最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。...否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。 为什么引入Relu呢？...ReLU也有几个需要特别注意的问题： ReLU的输出不是zero-centered Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。...人们为了解决Dead ReLU Problem，提出了将ReLU的前半段设为而非0。
ReLU类 在上一节中，我们说明了为什么需要激活函数，以及它们可以解决哪些问题。此外，我们注意到所有层都需要独立的激活函数，但这些激活函数只有很少有特殊的功能。...对于大部分中间层，通常使用 ReLU类函数作为激活函数。 在讨论细节之前，我想强调的是，选择ReLU类中哪一个函数作为激活函数并没有很充分的理由。...我知道这听起来有点不可思议，但这很有效，通常可以给网路带来5%到10%的提升效果。 下图总结了 ReLU 类中最常用的激活函数图（左）及其在 CIFAR-10 数据集上的表现（右图）。 ?...Leaky单元 大多数人第一次看到ReLU时会提出这样的问题：负部分真的需要被舍弃掉吗？对此，研究人员提出了Leaky ReLU，它会弱化负部分的影响，而不是直接扔掉。...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
如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如： 2022-03...:144)，这一行中，我们使用 log.info() 输出了一些日志。...由此，我建议：对于微服务环境，尤其是响应式微服务环境，堆栈深度非常深，如果会输出大量的日志的话，这个日志是不能带有代码位置的，否则会造成严重的性能衰减。...我们在关闭输出代码行位置之后，同样压力下，CPU 占用不再那么高，并且整体吞吐量有了明显的提升。
说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素： ?...三要素 我把理解激活函数作为深度学习入门的第一个构成要素，因为按照正常的逻辑，我们习惯从输入层--->隐藏层--->输出层的顺序来来理解模型，在****输入层--->隐藏层之间就需要用到了我们的激活函数...2、为什么需要激活函数 "神经网络中的激活函数的真正功能是什么？请阅读这篇概述文章并查看下最下面的速查表吧。...为了避免梯度饱和效应的产生，Hinton等人与2010年又提出了ReLU函数，可以有效的避免梯度饱和产生(后面会有介绍）。 ?...ReLU是目前深度学习模型中应用最火热的激活函数之一。 为什么引入Relu呢？
它的目的是为了使数据更好的展现出我们想要的效果。 激活函数在哪里用？ 比如一个神经网络 为了更清晰的表示，我用红色标出。...比如像上面的网络z = W*x，这个线性运算就是上面节点白色的部分，另一部分当然就是F(z)了。则第一层隐层(除了输入和输出层，其他都为隐层，因为'看不见')输出的就是F(z)。...但是不是说所有层都要经过激活函数。根据自己的情况而定。 为什么要用激活函数 这个用简单的数学推导即可。....,0)的几率贼小，但是为了万无一失，有人就提出了下面的reLU版本： leaky reLU = max(0.01z, z)叫做带泄漏reLU,0.01这个值是经验值，在z小于0的时候有个特别特别缓的直线...这个比reLU好用，但是实际用的真的不多。 reLU和leaky reLU的好处在于当z大于0时，导数和0差的很远。所以在实际实践中，用reLU和leaky reLU会使得神经网络学习速率快很多。
不过在我们了解为什么把激活函数应用在人工神经网络中之前，了解一下激活函数与生物神经网络的关联依然是十分有用的。...当神经网络的错误很多时，该损失很大，而当损失很小时则网络的错误也很少。整个训练过程就是在训练集上寻找使损失函数最小的权值和偏置。 ? 图三 梯度下降 在图三中，损失函数的形状像一个碗。...图五 非线性激活函数 4. 在一个人工神经网络中，我们为什么需要非线性激活函数？ 神经网络用于实现复杂的函数，而非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。...如果没有激活函数引入的非线性，多层神经网络就相当于单层的神经网络。 让我们看一个简单的例子来理解为什么没有非线性，神经网络甚至不可能逼近像XOR和XNOR门这样简单的函数。...为了解决relu激活函数在x<0时的梯度消失问题， 我们提出了被称为泄漏relu（Leaky Relu）的激活函数，这个激活函数试图解决ReLU激活函数”Dead ReLU”的问题。
激活函数是什么 激活函数，即Activation Function,有时候也称作激励函数。它是为了解决线性不可分的问题引出的。但是也不是说线性可分就不能用激活函数，也是可以的。...它的目的是为了使数据更好的展现出我们想要的效果。 激活函数在哪里用？ 比如一个神经网络 为了更清晰的表示，我用红色标出。...比如像上面的网络z = W*x，这个线性运算就是上面节点白色的部分，另一部分当然就是F(z)了。则第一层隐层(除了输入和输出层，其他都为隐层，因为'看不见')输出的就是F(z)。...但是不是说所有层都要经过激活函数。根据自己的情况而定。 为什么要用激活函数 这个用简单的数学推导即可。....,0)的几率贼小，但是为了万无一失，有人就提出了下面的reLU版本： leaky reLU = max(0.01z, z) 叫做 带泄漏reLU,0.01这个值是经验值，在z小于0的时候有个特别特别缓的直线
让我们来看看几个最有前途的激活函数，看看它们为什么好以及何时使用它们。但在此之前，我们将快速浏览常用的激活，以了解它们解决或创建了哪些问题。...激活函数原则上可以是任何函数，只要它不是线性的。为什么？如果我们使用线性激活就等于根本没有激活。这样我们的网络将有效地变成一个简单的线性回归模型，无论我们使用多少层和单元。...但是它有一个缺点，称为死亡 ReLU。问题是 ReLU 为任何负值输出零。如果网络的权重达到这样的值，以至于它们在与输入相乘时总是产生负值，那么整个 ReLU 激活单元会不断产生零。...为了缓解 ReLU 问题，有人提出了对 ReLU 的一些升级。Leaky ReLU 对于负值具有很小但非零的斜率，可确保神经元不会死亡。...它的形状与 GELU 函数非常相似。 该论文的作者注意到，尽管已经提出了许多其他激活，但 ReLU 仍然是最广泛采用的，主要是由于使用新方法的收益和成本不一致。
什么是神经网络 我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为?），通过一个节点（一个小圆圈），最终输出了价格（我们用?表示）。...从隐藏层到输出层要做的事情就是把这两条直线给合并起来，就会得到h(x)的图形，也就是说P1以上的空间交上P2以下的空间就是红叉叉的分类，其余空间分类为圆圈。...是正值的情况下，导数恒等于 1，当?是负 值的时候，导数恒等于 0。 ? 之前，我们的激活函数都是接受单行数值输入，例如 Sigmoid 和 ReLu 激活函数，输入一个实数，输出一个实数。...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。...3.3.4 人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function？
反正我开始学的时候总是分不清。如果你也不清楚，一定要去看看哦~！ 先简单说一下，激活函数是干什么的。首先从数学的角度理解一下，激活函数首先也是个函数，什么是函数呢？简单说给一个x，得到一个y。...有想法的童鞋可以去推一推公式，求个导数什么的，没事玩玩。 3 Relu函数 f(x)= max(0, x) 这个函数形式炒鸡简单吧，这个函数就是把输入和0做个比较，谁大就输出谁。...详细的介绍可以看一下我后面给的参考文献。 这里在多说几句，大家可能也听说过softplus函数，这个函数如下： ? softplus求导之后就得到了sigmoid函数。...最后但是很重要的是，softplus其实是Relu的一个比较圆滑的版本。为什么这么说呢，是因为Relu其实不是一个解析函数，因为他有一些值为0，存在一个不可导的邻域，也就是在0不解析。...函数elu的特点是大于0的部分为线性函数，小于0的部分为非线性函数。左侧具有软饱和，右侧无饱和性。怎么理解饱和性呢？我后面知道了再告诉大家 =* =。Elu对于输出的均值接近于0，所以收敛的更快。
对于上面的结果作者们提出了一个假设，就是在网络的学习过程中，偏置项总是学的更快，网络真正的输出就是直接由layer4决定的，输出就是softmax(b+Wh)。...4.He初始化 Xavier初始化虽然美妙，但它是针对tanh函数设计的，而激活函数现在是ReLU的天下，ReLU只有一半的激活，另一半是不激活的，所以前面的计算输入输出的方差的式子多了一个1/2，如下...机智地一比，甩锅给别人，?。 (2) 从激活函数入手，让梯度流动起来不要进入饱和区，则什么初始化咱们都可以接受。...这其实就要回到上次我们说的激活函数了，ReLU系列的激活函数天生可以缓解这个问题，反过来，像何凯明等提出的方法，也是可以反哺激活函数ReLU。...对于Sigmoid等函数，xavier设计出了xavier初始化方法，对于ReLU函数，何凯明设计了he初始化方法。
：阿特，今天我们来了解一下深度学习中的激活函数 (Activation functions)。 ：又是函数……为什么要了解这个哦…… ：在机器学习中，我们经常需要对输出结果打上「是」或「否」标签。...别忘了，我们想让输出只包含两个值：是，否。一般我们会用 1 表示「是」，用 0 表示「否」。 ：就是我给模型图片 A，它说「0」；给图片 B，它说「1」；……这样？...它帮我们做到了： 如果输入值 z 是一个大的正数，函数的输出值为 1； 如果输入值 z 是一个大的负数，函数的输出值为 0； 如果输入值 z = 0，那么输出值是 0.5 ：也就是说，不论我给什么样的整数...：这么说，激活函数不止一种？ ：对呀。下面我列了一些常用的激活函数，作为今天的补充资料吧。现在可能还看不到，先混个脸熟就好。 ：好的先刷脸。...ReLU ReLU (rectified linear units) 是现在较常用的激活函数。如果输入 0，输出等于输入值。
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。...1 为什么需要激活函数 神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 A 两部分组成。如下图所示： 其中，f(x) 即为线性输出 Z，g(x) 即为非线性输出，g() 表示激活函数。...通俗来说，激活函数一般是非线性函数，其作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。...有个问题，为什么激活函数一般都是非线性的，而不能是线性的呢？从反面来说，如果所有的激活函数都是线性的，则激活函数 g(z)=z，即 a=z。...图中，实线代表 ReLU，虚线代表 tanh，ReLU 比 tanh 更快地到达了错误率 0.25 处。
激活函数的作用 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数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。...图13 给出了三类分类问题的 softmax 输出示意图。在图中，对于取值为 4、1和-4 的 x1、x2和 x3，通过 softmax 变换后，将其映射到 (0,1) 之间的概率值。...通常，可以从 relu函数开始，如果 relu函数没有提供最优结果，再尝试其他激活函数。 5. 激活函数相关问题总结 5.1 为什么 relu不是全程可微/可导也能用于基于梯度的学习？...从数学的角度看 relu在 0点不可导，因为它的左导数和右导数不相等；但在实现时通常会返回左导数或右导数的其中一个，而不是报告一个导数不存在的错误，从而避免了这个问题。...5.2 为什么 tanh的收敛速度比 sigmoid快？
ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图： ?...而对于ReLU函数而言，类似表现是如何体现的？其相比于其他线性函数(如purlin)和非线性函数(如sigmoid、双曲正切)又有何优势？下面请各位看官容我慢慢道来。...激活函数形式： ReLU激活函数的形式，如下图： ? 从上图不难看出，ReLU函数其实是分段线性函数，把所有的负值都变为0，而正值不变，这种操作被成为单侧抑制。...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。...只要能起到单侧抑制的作用，无论是镜面翻转还是180度翻转，最终神经元的输出也只是相当于加上了一个常数项系数，并不影响模型的训练结果。之所以这样定，或许是为了契合生物学角度，便于我们理解吧。
1.激活函数 激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征； 激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关； 激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元...激活函数的作用 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数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。...图13 给出了三类分类问题的 softmax 输出示意图。在图中，对于取值为 4、1和-4 的 x1、x2和 x3，通过 softmax 变换后，将其映射到 (0,1) 之间的概率值。...通常，可以从 relu函数开始，如果 relu函数没有提供最优结果，再尝试其他激活函数。 5. 激活函数相关问题总结 5.1 为什么 relu不是全程可微/可导也能用于基于梯度的学习？...从数学的角度看 relu在 0点不可导，因为它的左导数和右导数不相等；但在实现时通常会返回左导数或右导数的其中一个，而不是报告一个导数不存在的错误，从而避免了这个问题。
1 第一周 深度学习引言 1.1 深度学习为什么会兴起 数据规模 数据规模越来越大，远超过传统机器学习算法的学习能力。...计算量 算法的创新 发展和提出了多样的神经网络，具有强大的计算机能力 ?...逻辑回归用的损失函数为： ? 为什么用这个函数作为损失函数？ ?...3 第三周 浅层神经网络 3.1 激活函数 sigmoid sigmoid激活函数曲线像一个字母"S",我们选择它作为激活函数的主要原因是sigmoid的值域为(0,1).因此，它特别适合用于我们必须将概率预测为输出的模型...如果输出是 0、1 值(二分类问题)，则输出层选择 sigmoid 函数，然后其它的所 有单 元都选择 Relu 函数。2.
有人在实际使用的时候， 发现深度卷积部分的卷积核比较容易训废掉：训完之后发现深度卷积训出来的卷积核有不少是空的： ? 这是为什么？ 作者认为这是ReLU这个浓眉大眼的激活函数的锅。...ReLU做了些啥？ V2的论文中，作者也有这样的一个解释。（论文中的实在不是很好懂，我就根据一些解读结合我的想法简单说说吧。有说的不正确的地方，还请各位大佬指出，感谢！）...针对这个问题，可以这样解决：既然是ReLU导致的信息损耗，将ReLU替换成线性激活函数。...（至于为什么换最后一个ReLU6而不换第一个和第二个ReLU6，看到后面就知道了。） ?...步长为2时，因为input与output的尺寸不符，因此不添加shortcut结构，其余均一致。 V2的网络结构 ? 28×28×32那一层的步长为2的话，输出应该是14×14，应该是一处错误。
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