作者 | Vandit Jain 编译 | 龚倩 编辑 | 丛末 激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元...原因很简单，定义这个分类的模式根本不是线性的。 那在人工神经网络中，如果我们使用只有一个单元而没有激活函数的神经网络会怎样？...梯度下降由基于链式规则的反向传播组成，链式规则用于获取权值变化以减少每次训练后的损失。考虑一个两层网络，第一层表示为 f₁（x），第二层表示为 f₂（x）。...再次应用链式规则，可以得到 f₁`（x）=Act（W₁*x₁+b₁）*x₁，这意味着此结果也直接依赖于激活值。现在可以看到, 这样一个链式规则在反向传播时会经过很多个层。...可微性：如前所述，神经网络使用梯度下降过程进行训练，因此模型中的层需要可微或至少部分可微。这是一个函数可以作为激活函数层的必要条件。
用法： 目前tanh 函数还被用作 MLP、CNN 和 RNN 中隐藏层的激活函数。 tanh 函数也在 RNN 中使用。 我们通常不将 tanh 函数用于 MLP 和 CNN 中的隐藏层。...因此，使用 ReLU 函数的学习过程要快得多。 使用 ReLU 可以更快地执行计算，因为函数中不包含指数项。 用法： ReLU 函数是MLP 和 CNN 神经网络模型中隐藏层的默认激活函数。...如果输入值是 0 大于 0，leaky ReLU 函数会像默认的 ReLU 函数一样输出输入。...用法： H-Swish的用法类似于 Swish 激活函数的用法。 最后总结 激活函数只是数学函数。激活函数应该具有的主要特征是该函数是可微的，因为这是模型中反向传播的要求。...当训练神经网络模型时，可以作为参考： 神经网络的输入层节点不需要激活函数，在定义输入层时无需担心激活函数。 输出层激活函数取决于我们要解决的问题类型。在回归问题中，我们使用线性（恒等）激活函数。
作者 | Vandit Jain 编译 | 龚倩 编辑 | 丛末 来源 | AI科技评论 激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元...原因很简单，定义这个分类的模式根本不是线性的。 那在人工神经网络中，如果我们使用只有一个单元而没有激活函数的神经网络会怎样？...三、理想的激活函数具有的特点 1. 梯度消失问题：神经网络是利用梯度下降过程来训练的。 梯度下降由基于链式规则的反向传播组成，链式规则用于获取权值变化以减少每次训练后的损失。...再次应用链式规则，可以得到 f₁`（x）=Act（W₁*x₁+b₁）*x₁，这意味着此结果也直接依赖于激活值。现在可以看到, 这样一个链式规则在反向传播时会经过很多个层。...可微性：如前所述，神经网络使用梯度下降过程进行训练，因此模型中的层需要可微或至少部分可微。这是一个函数可以作为激活函数层的必要条件。
沿偏导数预测的方向移动，就可以到达谷底，使损失函数最小化。使用函数的偏导数迭代地寻找局部极小值的方法叫作梯度下降。 ? 人工神经网络中的权重使用反向传播的方法进行更新。...损失函数关于梯度的偏导数也用于更新权重。从某种意义上来说，神经网络中的误差根据求导的链式法则执行反向传播。这通过迭代的方式来实施，经过多次迭代后，损失函数达到极小值，其导数变为 0。...神经网络使用 Sigmoid 激活函数进行反向传播时，输出接近 0 或 1 的神经元其梯度趋近于 0。这些神经元叫作饱和神经元。因此，这些神经元的权重不会更新。...Tanh 函数也会有梯度消失的问题，因此在饱和时也会「杀死」梯度。...总之，最好使用 ReLU，但是你可以使用 Leaky ReLU 或 Parametric ReLU 实验一下，看看它们是否更适合你的问题。 5.6 Swish ?
否则，信号就会被阻止而得不到进一步的传播。 激活函数决定了信号是否能够被通过。这个例子仅仅是个只有阈值这一个参数的简单的阶跃函数。...这个使用函数的偏导数来迭代找到局部最小值的方法称为梯度下降法。 在人工神经网络中，权值通过称为反向传播的方法来更新。损失函数关于权值的偏导数用于更新权值。...也就是说，sigmoid的梯度在0和1附近为0。在通过sigmoid函数网络反向传播时，当神经元的输出近似于0和1时它的梯度接近于0。这些神经元被称为饱和神经元。因此，这些神经元的权值无法更新。...Relu的另一个问题是，如果在前向传播的过程中x<0x<0x<0，神经元保持没有被激活的状态并且在反向传播时抵消了梯度。此时权值得不到更新，网络无法学习。...总之，它优于ReLU，但是你可以通过实验使用Leaky ReLU或者Parametric ReLU来观察它们是否能对你的问题给出最好的结果。 5.6 SWISH激活函数 ?
SiLU后来在2017年被重新发现，作为强化学习中的Sigmoid加权线性单元（SiL）函数。...人们认为，性能提升的一个原因是Swish函数有助于在反向传播过程中缓解梯度消失问题。...Swish函数的性能优势主要体现在以下几个方面： 缓解梯度消失问题：Swish函数在正向传播过程中能够产生较大的梯度，有助于缓解梯度消失问题，从而提高模型的训练效率。...Swish函数在反向传播中的作用： 在反向传播过程中，Swish函数的导数 \frac{\partial \text{Swish}(x)}{\partial x} 为 \text{Swish}(...unsetunset实现unsetunset 在下面的代码示例中，将使用Numpy库来实现Swish、H-Swish以及其他相关函数，并绘制它们的图形表示。
沿偏导数预测的方向移动，就可以到达谷底，使损失函数最小化。使用函数的偏导数迭代地寻找局部极小值的方法叫作梯度下降。 人工神经网络中的权重使用反向传播的方法进行更新。...损失函数关于梯度的偏导数也用于更新权重。从某种意义上来说，神经网络中的误差根据求导的链式法则执行反向传播。这通过迭代的方式来实施，经过多次迭代后，损失函数达到极小值，其导数变为 0。...神经网络使用 Sigmoid 激活函数进行反向传播时，输出接近 0 或 1 的神经元其梯度趋近于 0。这些神经元叫作饱和神经元。因此，这些神经元的权重不会更新。...Tanh 函数也会有梯度消失的问题，因此在饱和时也会「杀死」梯度。...它不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题，至少在正区域（x> 0 时）可以这样，因此神经元至少在一半区域中不会把所有零进行反向传播。
也有网友表示：的确，人类不能像鸟类和昆虫那样以惊人的灵活性（滑行、加速、停止、高效率）「飞行」。对大脑来说，什么是 「飞行」？预测吗？也许吧。神经网络不能像大脑那样执行许多任务。我认为这很有启发性。...事情是这样的，在数学中也是如此，你使用一些工具来得到一个或一些想要的结果，如果你运气好的话，过一段时间，你就会明白为什么这些工具真的帮助了你。...虽然赫布理论在使用错误信息时，是一种的非常狭窄、特殊且不敏感的方法，但对神经学家来说，它仍然是最好的学习规则，20世纪50年代后期，它甚至激发了第一个人工神经网络的发展。...在CNN中，左右两幅图都可被网络识别为人脸 甚至，Hinton自己也公开表示过，他要证明为何卷积神经网络完全是「垃圾」，应该以自己的胶囊网络代替。过去三年中，他每年都会推出一个新版本的胶囊网络。...作为深度学习的大大牛，Hinton提出了反向传播（BP），随后又一直在否定自己的工作，提出了「胶囊网络」还有其他工作来增加生物学上的解释，对于揭开大脑构造和神经网络之谜，他的思考从未停止。
为了使g(x)拥有更强的表示能力，它的四个参数不能那样组合在一起。在数学中，这意味着这些参数之间的关系必须是非线性的。...数值性质 当回答"图像中是否有存在人脸"时，false 被建模为0，true被为1。给定一张图像，如果网络输出为 0.88，则表示网络回答为true，因为 0.88 更接近于 1 而不是0。...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。...总的来说，在反向传播期间，不同层的梯度在网络反向传播中时会相乘，因此具有较大数值的梯度会越传越大（爆炸），接近零的梯度使得后面的梯度会变的更小（消失）。...虽然此表达式与 ReLU 函数不同，但他们的函数图像 是明显相似的，其正部分基本相同，而Swish函数在负部分有一个“凹陷”且在负无穷趋近于零（Fig1）。
： Swish swish的表达式为：f ( x ) = x ⋅ s i g m o i d ( b x )，python代码如下： def Swish(x): return x / (1...Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如，仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 Mobile NASNetA 在 ImageNet 上的分类准确率提高 0.9%。...尽管Relu看起来像线性函数，但它具有导数函数并允许反向传播，python 代码如下： import numpy as np def relu(x): s = np.where(x < 0,...0, x) return s ReLU引入了神经元死亡问题，当输入接近零或为负时，函数的梯度变为零，网络将无法执行反向传播，也无法学习，也就是说，网络的大部分分量都永远不会更新，另外，它不能避免梯度爆炸问题...输出是否保持标准化？网络的收敛速度如何？等等。 一般地，在用于分类器时，Sigmoid函数及其组合通常效果更好。为了避免梯度消失问题，又需要避免使用Sigmoid和TanH。
它具有s形曲线，使其成为二元分类问题的理想选择。如果要创建一个模型来预测一封电子邮件是否为垃圾邮件，我们可以使用Sigmoid函数来提供一个0到1之间的概率分数。...2、Tanh函数(双曲正切) Tanh函数，也被称为双曲正切函数，是神经网络中使用的另一种激活函数。它接受任何实数作为输入，并输出一个介于-1到1之间的值。...函数定义如下: 使用ReLU的好处之一是计算效率高，并且实现简单。它可以帮助缓解深度神经网络中可能出现的梯度消失问题。 但是，ReLU可能会遇到一个被称为“dying ReLU”问题。...它也是可微的，这使得它可以在训练过程中用于反向传播。 7、Swish Swish函数是一个相对较新的激活函数，由于其优于ReLU等其他激活函数的性能，在深度学习社区中受到了关注。...Swish已被证明在各种深度学习任务上优于ReLU。 选择哪一种? 首先，需要将激活函数与你要解决的预测问题类型相匹配。可以从ReLU激活函数开始，如果没有达到预期的结果，则可以转向其他激活函数。
然而，当我们向右移动时，微调预测结果时所需的局部信息可能会丢失。 ? 在后来的DL发展中，层之间的互相连接变得越来越复杂。在DenseNet，它走到了极致。每一层都与之前的所有层相连。 ?...ground truth标签会根据 patch 的面积按比例进行调整，比如0.6像狗，0.4像猫。 ? 从概念上讲，CutMix对于一个对象可以由什么组成有更广的视野。...通过实验使用这种方法，下面新的激活函数Swish比ReLU和许多其他激活函数表现出更好的性能。 ?...这迫使我们发现最重要的信息，这是学习的核心原则。根据这一原则，反向残差块以低维表示作为输入，通过卷积（线性操作）和非线性操作对其进行操作。但是对于像ReLU这样的非线性部件有一个主要的问题。...在传统的反向传播中，我们通过调整模型权重来改进检测器对图像中目标的检测。这里是相反的方向。它改变了图像，使它可以降低检测器的性能。
激活函数的缺点有： 激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法； 反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练； 是非零均值的函数，收敛缓慢。...激活函数出现梯度消失的原因如下： 反向传播算法中，要对激活函数求导， 的导数表达式为： 激活函数原函数及导数图形如下：由图可知，导数从0 开始很快就又趋近于0 了，易造成“梯度消失”现象。...在特征相差明显时的效果会相对更好，在循环过程中会不断扩大特征效果。与 的区别是， 是 均值的，因此实际应用中 会比 更好，不过需要具体尝试。 3....激活函数的特点是：输入信号小于时，输出都是0，输入信号大于0时，输出等于输入。 的优点是使用 得到的 的收敛速度会比使用 的 快很多。...函数,以上无边界(即正值可以达到任何高度)避免了由于封顶而导致的饱和。理论上对负值的轻微允许允许更好的梯度流，而不是像 中那样的硬零边界。
首先来看一下传统神经网络的神经元。在物质世界中，这是一组细胞，以信号作为输入，并发出一些信号作为输出，只要它足够兴奋。虽然这是一个简单直白的解释，但这最终是对“神经网络”机器学习概念的充分体现。...在这里，神经元是一个数学单位，它接受一个输入，并使用一系列函数给出输入的输出。我们学习权重来确定在训练阶段哪个特定的输入可能比使用反向传播的输入更重要。...较低级别的胶囊通过识别该目标的较简单的子部分来做一个该目标可能是什么的“弱赌注”，然后一个更高级别的胶囊会采取这些低级别的赌注，并试图看看它们是否同意。...但是，去年9月份，Hinton在多伦多接受采访时就表示要放弃反向传播，那么，反向传播到底存在什么问题呢？ 首先，反向传播在生物学上很难成立。...CNN 在以不同的方向查看图像时，也很容易混淆比如，在我们倒转或部分旋转图片时，CNN的性能会大幅下降。
我们如何做到这一点的呢？答案是使用反向传播的改进版本。 通过使用标准的反向传播，我们可以计算出模型损失相对于权值的梯度。...从本质上讲，当输出为负时，该方法就会阻止来自神经元的梯度反向流动，仅保留那些导致输出增加的梯度，从而最终减少噪声。 ? 在此图像中，我们显示了一个给定图层的反向传播梯度（左），其输出显示在右侧。...但是，人们发现，梯度上升和引导式反向传播仍然存在一个主要问题：当图像中存在两个或更多类别时，它们通常无法正常工作，这通常发生在自然图像中。...模糊集成梯度方法通过测量一系列原始输入图像逐渐模糊的版本梯度（而不是像集成梯度那样变暗的图像）。...尽管这看起来似乎是微小的差异，但作者认为这种选择在理论上更为合理，因为模糊图像不会像选择基线图像那样在解释中引入新的伪影。 ?
我们不是总能理解计算机如何做出这样的辨别，但它们学习了用于执行任务的模型，只是我们可能很直观地理解该数学模型。当看到该图像时，你的大脑如何工作？...例如，在确定图像是否为汽车时，大脑可能不会认为颜色是关键特征，因为汽车有多种颜色，所以大脑会将更多权重放在其他特征上，并降低颜色的重要性。 ?...反向传播算法 前面我们已经讨论过神经网络如何从数据中“学习”，那么你可能想知道这种学习如何发生。学习有时称为训练，它由三部循环组成：前馈、误差测定和反向传播。...最后一步是反向传播，通过神经网络反向发送误差，此过程类似前馈过程，只是以相反方向进行。每个人工神经元都对其值进行微调，这是基于通过神经网络后向传播的误差。 ?...掌握了以上有关于机器学习、神经网络、反向传播算法以及卷积神经网络的基础知识，大家有什么学习心得呢？欢迎在下方留言区热烈讨论~ 下节课我们将深入了解感知模块在无人车中的具体任务。
目前，几乎所有的深度神经网络都是利用随机梯度下降的反向传播作为训练过程中对训练更新参数的主力。的确，当模型由可微组件组成(例如，带有非线性激活函数的加权和)时，反向传播仍然是目前的最佳选择。...例如，已有的工作证明了目标传播最多可以和反向传播一样好，并且在实践中，经常需要额外的反向传播来进行微调。换句话说，旧的、好的反向传播仍然是训练可微学习系统(如神经网络)最有效的方法。...具体地说，我们提出了第一个多层结构，使用梯度增强决策树作为每层的构建块，明确强调其表示学习能力，并通过目标传播的变体共同优化训练过程。模型可以在监督和非监督设置下进行训练。...实验结果：mGBDT的精度和鲁棒性都高于神经网络 在实验部分，作者表示他们的主要目的是证实联合训练mGBDT是否可行，并无考虑文中所提出的方法在视觉任务中优于CNN。...其次，目标传播训练的神经网络，收敛性不如预期的那样好，而使用GBDT层的相同结构可以实现较低的训练损失而不会过拟合。
通过在网络中增加更多层并使用反向传播来学习权重理论上上可以解决问题，但会出现另一个问题：权重的数量变得非常大，因此达到令人满意的精度所需的训练数据量可能会变得大到不现实。...所以，例如，只有当训练数据包含图像的右上角有停车标志时，才会检测图像右上角的停车标志。而CNN可以识别图像中任何位置的物体，无论它在训练图像中处在什么位置。...如果将各种对象和场景混合使用作为输入数据，那么底层学到的特征或多或少是通用的。这意味着预训练的卷积层可以在许多不同的图像处理任务中重复使用。...这点非常重要的，因为它很容易获得几乎无限量的无标签训练数据（无标签图像）用于训练底层。顶层则是通过有监督的机器学习技术（例如反向传播）进行训练。 ? 神经网络是否梦见电子羊？...注： 小心比喻 我们想再次强调比喻的问题，比如在对输入图像进行简单优化时的“做梦”（第一章中讨论的手提箱词）。神经网络并不是真的做梦，它没有像人类理解的那样理解猫的概念。
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