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有什么理由不总是使用leaky_relu吗?

Leaky ReLU是一种修正线性单元(Rectified Linear Unit)的变体,它在输入小于零时引入一个小的斜率,以解决ReLU函数在负数区域出现的“神经元死亡”问题。虽然Leaky ReLU在某些情况下表现良好,但并不是总是使用它的最佳选择。以下是一些理由:

  1. 梯度消失问题:虽然Leaky ReLU可以在负数区域引入非零梯度,但在正数区域仍然是线性的,可能导致梯度消失问题。这意味着在深层神经网络中,梯度可能会逐渐减小并且无法有效地传播,从而影响模型的训练效果。
  2. 参数选择:Leaky ReLU引入了一个额外的参数,即负数区域的斜率。选择合适的斜率值并不是一件容易的事情,不同的数据集和任务可能需要不同的斜率值。这增加了调参的复杂性。
  3. 其他激活函数的性能:除了Leaky ReLU,还有其他激活函数可供选择,如ReLU、Sigmoid、Tanh等。这些激活函数在不同的场景下可能表现更好,因此使用Leaky ReLU并不总是最佳选择。

尽管如此,Leaky ReLU仍然有其优势和适用场景。它可以在一定程度上解决ReLU的神经元死亡问题,并且计算速度相对较快。在某些特定的任务和数据集上,Leaky ReLU可能表现出更好的性能。因此,在选择激活函数时,需要根据具体情况进行权衡和实验。

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激活还是激活?CVPR2021-Activate Or Not

x, beta=1.0) x = np.arange(-5, 5, 0.01).astype(np.float32) acon_b_out = Acon_b(x) leaky_relu_out = leaky_relu...ACON-B ACON-C 最后我们提出最广泛的一种形式ACON-C,即 它能涵盖之前的,甚至是更复杂的形式,在代码实现中,p1和p2使用的是两个可学习参数来自适应调整 我们简单看下ACON-C的函数性质...对其求二阶导, ? 二阶导 为了得到一阶导的上下界,我们令其二阶导为0,求得一阶导上下界分别为 ?...总结 Meta-ACON 前面我们提到,ACON系列的激活函数通过 的值来控制是否激活神经元(为0,即激活)。因此我们需要为ACON设计一个计算 的自适应函数。...实验对比 作者针对不同大小的网络做出了调整,针对小网络它替换了所有ReLU激活层,针对大网络(如ResNet50/101)只替换了每一个Block中3x3卷积后面的ReLU激活层,作者怎么设置的理由是避免过拟合

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