这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。...Dynamic ReLU (DY-ReLU) 对于给定的输入向量(或张量)x，DY-ReLU被定义为具有可学习参数θ(x)的函数fθ(x)(x)，该参数适应于输入x，它包括两个功能: 超函数θ(x):...1、函数定义 设传统的或静态的ReLU为y = max(x, 0)。ReLU可以推广为每个通道c的参数分段线性函数。...4、DY-ReLU的变体 DY-ReLU-A:激活函数是空间和通道共享的。 DY-ReLU-B:激活函数是空间共享和通道相关的。 DY-ReLU-C:激活的是空间和通道分开的。...这是ECCV2020的一篇论文，我们这里直接贴出paperswithcode的地址，这样可以直接拿来进行使用 https://paperswithcode.com/paper/dynamic-relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下： 1.jpg Keras程序： #!...scales = BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...似乎将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数设置为1/16，是一种非常有效的避免过拟合的方法。印象中，Squeeze-and-Excitation network就是这么做的。
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU及Keras代码（调参记录3） 本文在ResNet中采用了自适应参数化ReLU，继续测试它在Cifar10上的效果。...其中，自适应参数化ReLU是ReLU激活函数的动态化改进版本： 1.jpg 具体Keras代码如下： #!...kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...我们首先来介绍几种最常见的激活函数，即Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU激活函数，分别如下图所示。...ReLU激活函数的梯度要么是零，要么是一，能够很好地避免梯度消失和梯度爆炸的问题，因此在近年来得到了广泛的应用。 然而，ReLU激活函数依然存在一点瑕疵。...在leaky ReLU中，这个系数的取值是人工设置的。...但是人工设置的系数未必是最佳的，因此何恺明等人提出了Parametric ReLU激活函数（参数化ReLU激活函数，PReLU激活函数），将这个系数设置为一个可以训练得到的参数，在人工神经网络的训练过程中和其他参数一起采用梯度下降法进行训练
续上一篇： 一种Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU激活函数（调参记录1） https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515...自适应参数化ReLU是一种动态化的ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，于2019年5月3日投稿到IEEE Transactions on Industrial Electronics，于2020...本文依然是测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数，残差模块的个数增加到了27个，其他都保持不变，继续测试它在Cifar10图像数据集上的分类表现。...自适应参数化ReLU激活函数是Parametric ReLU的一种改进，基本原理如图： aprelu.png 具体Keras代码如下： #!...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录6） 本文冒着过拟合的风险，将卷积核的个数增加成32个、64个和128个，...继续测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...net = residual_block(net, 8, 128, downsample=False) net = BatchNormalization()(net) net = Activation('relu
公众号 论文: Dynamic ReLU [1240] 论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.10027 论文代码：https://github.com/Islanna/DynamicReLU...[1240] 基于上面的想法，论文提出了动态ReLU(DY-ReLU)。...Definition and Implementation of Dynamic ReLU *** Definition 定义原版的ReLU为$y=max{x, 0}$，$x$为输入向量，对于输入的...Relation to Prior Work [1240] DY-ReLU的可能性很大，表1展示了DY-ReLU与原版ReLU以及其变种的关系。...Variations of Dynamic ReLU *** [1240] 论文提供了三种形态的DY-ReLU，在空间位置和维度上有不同的共享机制： DY-ReLU-A 空间位置和维度均共享(spatial
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下： 1.jpg Keras程序如下： #!...keras.layers.subtract([inputs, inputs]) # get a feature map with only positive features pos_input = Activation('relu...scales = BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录5） 本文继续调整超参数，测试Adaptively Parametric...ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。...因此，全局均值池化之前的APReLU改成了普通的ReLU。（对于残差模块里面的APReLU，由于恒等路径的存在，其所导致训练难度的增加应该是可以容忍的） Keras代码如下： #!...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...在调参记录15的基础上，本文将第一个残差模块的卷积核数量，从16个增加到32个，同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的1/16，继续测试其在Cifar10图像集上的效果...自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下： 1.jpg Keras程序： #!...scales = BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录4） 本文继续测试自适应参数化ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10...（这也是原始论文中的设置，在之前的四次调参中，将全连接层的神经元个数，设置成了输入特征图通道数的1/4，想着可以避免过拟合） 自适应参数化ReLU是Parametric ReLU激活函数的动态改进版本：...kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种Dynamic ReLU激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEE...续上一篇： 【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录7） 本文将层数设置得很少，只有两个残差模块，测试Adaptively Parametric...ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。...kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
Dynamic ReLU ?...基于上面的想法，论文提出了动态ReLU(DY-ReLU)。如图2所示，DY-ReLU是一个分段函数 ，参数由超函数 根据输入 得到。...Definition and Implementation of Dynamic ReLU ---- Definition 定义原版的ReLU为 ， 为输入向量，对于输入的 维特征 ，激活值计算为...DY-ReLU的可能性很大，表1展示了DY-ReLU与原版ReLU以及其变种的关系。在学习到特定的参数后，DY-ReLU可等价于ReLU、LeakyReLU以及PReLU。...Variations of Dynamic ReLU ---- ?
自适应参数化ReLU是一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics，在2020年...在本文中，采用了深度残差网络和自适应参数化ReLU，构造了一个小型神经网络（包含9个残差模块，卷积核的个数比较少，最少是8个，最多是32个），在Cifar10图像数据集上进行了实验。...其中，自适应参数化ReLU激活函数原本是应用在基于振动信号的故障诊断，是ReLU的一种动态化改进，其基本原理如下图所示： aprelu.png 具体的keras代码如下： #!...kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...续上一篇： 一种Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU激活函数（调参记录2） 本文继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10图像集上的准确率，残差模块仍然设置成27个，卷积核的个数分别增加至...自适应参数化ReLU是Parametric ReLU的升级版本，是一种动态化ReLU激活函数，如下图所示： aprelu.png Keras代码如下： #!...kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...本文在调参记录20的基础上，将残差模块的个数，从27个增加到60个，继续测试深度残差网络ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的表现。...自适应参数化ReLU函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后，这与Squeeze-and-Excitation Networks或者深度残差收缩网络是相似的。...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(residual) residual = Activation('relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。...自适应参数化ReLU激活函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后，它的基本原理如下： 1.jpg Keras程序： #!...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(residual) residual = Activation('relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...由于调参记录18依然存在过拟合，本文将自适应参数化ReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。...自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下： 1.jpg Keras程序如下： #!...scales = BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Activation('relu...scales = Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,1))(scales) # apply a paramtetric relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...在之前的调参记录18中，是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU（Adaptively Parametric ReLU，APReLU）。...scales = BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Activation('relu...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(residual) residual = Activation('relu
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（Dynamic ReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年...本文在调参记录21的基础上，增加卷积核的个数，也就是增加深度神经网络的宽度，继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。...自适应参数化ReLU激活函数的原理如下： 1.jpg Keras程序： #!...Activation('sigmoid')(scales) scales = Reshape((1,1,channels))(scales) # apply a paramtetric relu...BatchNormalization(momentum=0.9, gamma_regularizer=l2(1e-4))(residual) residual = Activation('relu
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