当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

relu激活函数新上映_relu激活函数的作用(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

relu激活函数

常见激活函数及其特点详解在神经网络中，选择合适的激活函数至关重要。以下是几种常见的激活函数及其特点： Sigmoid激活函数 𐟓ˆ 范围： (0, 1) 优点：输出范围有限，适用于二分类问题或输出概率。缺点：在深度网络中，容易出现梯度消失问题，不推荐在隐藏层中使用。 Hyperbolic Tangent (tanh)激活函数 𐟌€ 范围： (-1, 1) 优点：相对于Sigmoid，均值接近零，减轻了梯度消失问题。缺点：仍然可能存在梯度消失问题，不太适用于深度网络。 Rectified Linear Unit (ReLU)激活函数 𐟒ኦ(x) = max(0, x) 优点：在训练中收敛速度较快，计算简单，适用于大多数情况。缺点：可能导致神经元死亡问题（某些神经元永远不会激活），对梯度下降要求谨慎初始化权重。 Leaky ReLU激活函数 𐟒犦(x) = max(ax, x)（通常a是一个小的正数，如0.01）优点：在x < 0时有小的斜率，避免了死亡神经元问题。缺点：在某些情况下，可能导致激活值过小，不适用于所有问题。 Parametric ReLU (PReLU)激活函数 𐟔犦(x) = max(ax, x)（其中a是可学习的参数）优点：类似于Leaky ReLU，但a可以通过训练来学习。缺点：在小数据集上可能过拟合。 Scaled Exponential Linear Unit (SELU)激活函数 𐟌🊨‡ꥸ楽’一化效果，有助于减轻梯度消失和爆炸问题。适用于某些情况，但不是所有。 Softmax激活函数 𐟦… 用于多类别分类问题，在输出层将原始分数转换为概率分布。范围： (0, 1)，且所有输出的和为1。前向传播 𐟌 前向传播是神经网络中的一个步骤，是神经网络推断（inference）的过程，用于将输入数据通过网络的各层，最终产生输出。在这个过程中，输入数据通过网络的输入层（第一层），经过每一层的权重和激活函数，逐步传播（经由隐藏层）到输出层。每个神经元都接收来自上一层的输入，并生成一个输出，然后将其传递给下一层。这样的传播过程一直持续到达输出层，最终得到神经网络的预测结果。前向传播是计算损失（预测值与实际值之间的差异）的一部分，以便通过反向传播来调整权重，从改进网络的性能。

神经网络权重初始化指南：选择最佳策略在训练神经网络时，权重初始化的选择至关重要。不同的初始化方法会对网络的训练过程和性能产生深远影响。以下是一些常见的权重初始化策略及其优缺点：零初始化 𐟧 将所有权重初始化为0是最简单的方法。然而，这种方法会导致所有神经元在训练初期具有相同的输出，进而在反向传播过程中进行相同的更新，这可能不利于网络的训练。随机初始化 𐟎𒊩š机初始化是一种常见的选择，权重可以从均匀分布或正态分布中随机抽取。这种方法可以打破权重的对称性，但初始值的选择不当可能会导致训练的不稳定性。 Xavier/Glorot初始化 𐟧銨🙧獦–𙦳•专为Sigmoid和Hyperbolic Tanh激活函数设计，公式如下： w=random_number√ninputsw = \frac{\text{random_number}}{\sqrt{n_{\text{inputs}}}}w=random_numberninputs 这种方法有助于保持权重在初始化时的分布，有助于网络的稳定训练。 He初始化 𐟌𐊤𘺒eLU激活函数设计的初始化方法，公式为： w=random_number㗲ninputs−−−−−−√w = \text{random_number} \times \sqrt{\frac{2}{n_{\text{inputs}}}}w=random_number㗮inputs2 这种方法考虑了ReLU激活函数的特性，有助于加速网络的训练。 LeCun初始化 𐟏ኩ’ˆ对Sigmoid激活函数的初始化方法，公式为： w=random_number㗱ninputs−−−−−−√w = \text{random_number} \times \sqrt{\frac{1}{n_{\text{inputs}}}}w=random_number㗮inputs1 这种方法有助于保持权重在初始化时的分布，有助于网络的稳定训练。正交初始化 𐟧Ÿ‍♂️ 在这种方法中，权重矩阵的行都是正交的，这在某些深度学习应用中是有益的，尤其是在循环神经网络中。这种方法可以确保网络在初始化时具有更好的结构性质。正确的权重初始化可以加速训练的收敛，并降低训练过程中的不稳定性。选择合适的初始化策略可以大大提高神经网络训练的速度和稳定性。

如何搭建一个神经网络想要搭建一个简单的神经网络？用PyTorch来搞定吧！神经网络的基本组成单位是层（Layers），通常由多个层叠加而成。PyTorch的torch.nn库里有很多常见的层类型，比如全连接层可以用nn.Linear来实现，卷积层则可以用nn.Conv2d来实现。首先，你需要定义一个类来构建你的神经网络，这个类需要继承PyTorch的nn.Module基类。定义神经网络的步骤主要有两部分：在__init__函数中定义网络结构和层在forward函数中定义数据通过网络的方式下面是一个简单的神经网络示例代码，它定义了一个两层全连接网络（Fully-Connected Networks, FC）：输入数据首先通过fc1层：x = self.fc1(x) 然后应用ReLU激活函数：x = torch.relu(self.fc1(x)) 接着通过fc2层：x = self.fc2(x) 最后输出结果：return x 在实际操作中，还需要用到代价函数、训练数据和优化器等工具，才能达到你想要的效果。希望这个简单的示例能帮你入门神经网络的搭建！𐟚€

投资理财书单（三）《机器学习与股票择时》邱月著随着计算机技术在运算能力、数据存储等方面的快速发展，传统股票投资方法的弊端被不断放大，新兴的量化投资方法受到人们的广泛关注，依赖计算机技术的机器学习算法越来越多的应用在股票研究领域之中。支持向量机、K紧邻、遗传算法等多种机器学习算法都被成功应用于量化投资领域，本书改进了FA算法的动态搜索能力，将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优，系统地构建了基于MFA-SVM的量化择时模型；针对传统神经网络层数不足等局限性，提出一种适用于股票择时问题的混合CNN-RNN模型，由一维CNN模块（卷积层和池化层）、RNN模块（双层LSTM和双层GRU）、ReLU激活函数层组成，并进行了实证研究，为相关学者后续研究提供了新思路和新方法。本书可供信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。

11个原因让你的Loss停滞不前训练神经网络时，发现Loss不下降可能会让人感到困惑。以下是一些可能的原因：模型结构问题 𐟏 如果模型结构不佳或规模太小，它可能无法充分拟合数据。检查模型的复杂性和是否需要更多的层或节点。训练时间问题 ⏳ 不同的模型有不同的计算量，计算量大的模型需要更多的时间来训练。确保你有足够的时间让模型充分训练。权重初始化问题 𐟔„ 权重初始化方案对模型的表现至关重要。不合适的初始化可能会导致正则化过度，从而引起欠拟合。正则化问题 𐟛᯸ L1、L2正则化以及Dropout用于防止过拟合。如果正则化过度，可能会导致模型欠拟合。检查你的正则化参数。激活函数问题 𐟌Š 激活函数的选择对模型的表现有很大影响。ReLU激活函数在某些情况下可能导致神经元失活，而sigmoid和softmax则常用于输出层。优化器问题 𐟚€ 优化器的选择对训练过程至关重要。Adam优化器是常用的选择，但有时可能需要尝试其他优化器，如SGD。学习率问题 𐟓ˆ 学习率决定了网络的训练速度。学习率过大可能导致模型在收敛前跳过最优解，学习率过小则可能使模型收敛速度过慢。梯度消失和爆炸 𐟒劦⯥𚦦𖈥䱥’Œ爆炸可能是由于激活函数、网络深度或学习率不当引起的。检查激活函数是否合理，尝试使用残差网络等结构。 Batch Size问题 𐟍‡ Batch size过小可能导致模型损失波动大，难以收敛；过大则可能导致收敛速度过慢。选择合适的Batch size。数据集问题 𐟓š 数据集未打乱可能导致模型在学习过程中产生偏见。数据集中噪声过多或标注错误也可能影响模型的表现。特征问题 𐟌Ÿ 特征选择不合理会增加模型的学习难度。检查你的特征选择方法，尝试找到有意义的组合特征。这些因素都可能影响模型的性能，仔细检查并调整这些参数，可以帮助你的模型达到更好的表现。

秋招机器学习必备：这些知识点你掌握了吗？ ReLU激活函数 𐟎eLU（Rectified Linear Unit）的公式是f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)f(x)=max(0,x)。它在0的位置是不可导的，但这并不影响它的使用效果。神经网络的正则化操作 𐟛᯸ 神经网络中常见的正则化操作有L1正则化、L2正则化、dropout等。Dropout作为一种正则化方法，可以有效地防止过拟合。 1*1卷积核的作用 𐟔 1*1卷积核主要用于调整通道数，不改变空间尺寸。它在一些网络结构中起到关键作用，比如Inception系列。 LSTM的结构 𐟏‹️‍♂️ LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（循环神经网络），它通过门控机制来记忆长期依赖信息。LSTM在自然语言处理、时间序列预测等领域有广泛应用。随机森林与GBDT的区别 𐟌𓊩š机森林和GBDT（梯度提升决策树）都是集成学习的方法，但它们有不同的构建方式和目标。随机森林通过随机选择特征来构建多个决策树，而GBDT则是通过梯度下降优化目标函数来构建决策树。特征处理策略 𐟛 ️ 特征处理是机器学习中非常重要的一步。常见的特征处理策略包括缺失值处理、连续值处理和分类值处理。比如，对于缺失值，可以通过均值、中位数或众数进行填充；对于连续值，可以进行标准化或归一化处理；对于分类值，可以使用one-hot编码。 One-hot编码的作用 𐟔 One-hot编码是一种将分类变量转换为机器学习模型可以处理的格式的方法。它通过为每个类别创建一个二进制向量来表示分类值。特征归一化的意义 ⚖️ 特征归一化是将不同量纲的特征转换为同一量纲的过程，这样可以避免模型对某个特征过分关注，从而提高模型的泛化能力。交叉验证的重要性 𐟔„ 交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集，然后重复多次训练和测试过程。通过交叉验证，可以更准确地评估模型的性能和泛化能力。梯度消失和梯度爆炸 𐟒劦⯥𚦦𖈥䱥’Œ梯度爆炸是深度学习中常见的两个问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐减小到接近零，导致模型无法更新；梯度爆炸则是指梯度过大，可能会破坏模型的稳定性。如何缓解梯度消失和梯度爆炸 𐟛᯸ 缓解梯度消失和梯度爆炸的方法有很多，比如使用合适的激活函数（如ReLU）、初始化权重、调整学习率等。此外，一些优化算法如Adam也可以有效缓解这些问题。生成模型与判别模型的区别 𐟎튧”Ÿ成模型和判别模型是两种不同的机器学习方法。生成模型学习数据的分布，生成新的数据样本；而判别模型则学习数据的分类边界，对数据进行分类或回归。决策树处理连续值的方法 𐟌𓊥†𓧭–树在处理连续值特征时，通常会将连续值离散化或进行分段处理，然后为每个分段创建一个新的特征。这样可以避免连续值对模型的影响过大。希望这些知识点能帮助你在秋招中更好地应对机器学习相关的问题！𐟒ꀀ

深度学习调参指南：让你的模型更强大！深度学习调参是提升神经网络性能的关键步骤。以下是一些实用的调参技巧，帮助你优化模型： 𐟔砩€‰择优化器和学习率优化器选择：根据任务特性选择合适的优化器，如SGD、Adam、Adagrad等。学习率调整：初始选择较小的学习率，可以采用学习率衰减、余弦退火等策略来动态调整学习率，确保模型稳定训练和收敛速度。 𐟛᯸ 正则化和防止过拟合 L1和L2正则化：通过权重衰减控制模型复杂度。 Dropout：随机失活一定比例的神经元以减少过拟合。批量归一化（Batch Normalization）：加速训练过程，提高模型泛化能力。 𐟏—️ 网络结构设计层数和宽度：根据任务的复杂性和数据集的大小选择合适的网络深度和每层的神经元数量。激活函数：ReLU、Leaky ReLU等激活函数的选择影响梯度传播和模型收敛速度。 𐟓Š 批次大小和训练时期数批次大小：合适的批次大小可以提高训练效率和模型收敛速度，通常选择的范围是32到256。训练时期数：足够的训练时期数确保模型充分学习数据特征，但需避免过拟合。 𐟔 超参数搜索策略手动调整：通过领域知识和实验经验手动调整超参数。网格搜索和随机搜索：系统性地搜索超参数空间以找到最佳组合。贝叶斯优化：通过模型预测超参数性能来动态调整搜索方向。自动化工具（如AutoML）：利用自动化工具加速和优化超参数搜索过程。 𐟓ˆ 评估和调试验证集和交叉验证：使用验证集评估模型在未见数据上的泛化能力。监控和调试：监测训练过程中的指标变化，及时调整模型和参数，确保模型稳定和性能优化。深度学习调参需要结合理论知识和实践经验，通过系统化的方法和工具来优化模型，提高预测能力和效率。

【中国科学院团队用数学研究深度学习，助力理解神经网络深度的有效性】 #深度学习# 的成功已经无需多言。一直以来，研究者们都尝试从数学角度去解释神经网络的有效性。然而，由于网络的结构可以看作是高维线性变换和逐元素的非线性变换（如 ReLU 激活函数）之间的多重复合，因此实际上并没有很好的数学工具去破解这样复杂的结构。所以，对于#神经网络# 的理论研究往往局限在诸如网络的逼近、优化、泛化以及其他观测到的现象等方面。如果抛开理论的限制，一个无可争议的事实是：更宽、更深的网络总是有着更好的效果。小到几层的全连接网络、大到万亿规模的#大模型# ，都一致性地保持着这样的规律。那么，如何从理论上理解这样的事实？激活函数又在其中扮演什么样的角色？相比于宽度，对深度的研究更加具有挑战性，因为层数的增加还伴随着非线性函数的不断复合。戳链接查看详情：

50行代码搞定深度学习入门（详细注释）嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用50行代码搞定深度学习入门。其实，这并不难，只要你有耐心和好奇心。下面我会一步步带你从零开始，训练一个简单的神经网络。相信我，这个过程会让你对深度学习有全新的认识。导入依赖库 𐟓抩斥…ˆ，我们需要导入一些必要的库。PyTorch 是深度学习的主力军，所以我们得先把它搞进来。还有 matplotlib 用来画图，numpy 用来处理数据。 torch：PyTorch的核心库，用来处理张量和构建模型。 torch.nn：包含各种神经网络模块，比如层和损失函数。 torch.optim：提供各种优化器，比如Adam，用来更新模型权重。 matplotlib.pyplot：画图神器，用来绘制训练损失和结果图。 numpy：数据处理利器，常用于数组操作。生成数据 𐟓Š 训练神经网络之前，我们需要一些已知的数据。这里我们生成一个非常简单的数据集：y = x^3。用numpy生成从-10到10的1000个值作为x，然后计算对应的y值。为了让模型更好地泛化，我们通常不会用所有数据来训练，而是会留出一部分作为测试集。 np.linspace(-10, 10, 1000)：生成1000个均匀分布的数字。 y = x ** 3：计算对应的输出值。 torch.tensor(x, dtype=torch.float32)：将x和y转换为PyTorch的张量数据类型，并设置为32位浮点数。 unsqueeze(1)：将一维数据扩展为二维张量，变为形状为(1000, 1)的张量。PyTorch期望输入是二维张量，其中第一维是样本数，第二维是特征数。定义神经网络 𐟧 这一步看起来有点复杂，但其实很简单。我们用的是PyTorch预设的模型，你可以根据自己的需求调整模型结构。比如使用几层网络、网络间怎么连接、用什么激活函数、是否随机灭活神经元等。 class SimpleNN(nn.Module)：定义一个继承自nn.Module的简单神经网络类。 nn.Linear(1, 128)：定义全连接层，输入1个特征（即x），输出128个特征。 torch.relu()：使用ReLU激活函数，ReLU将负数设为0，保留正数。 forward(self, x)：定义前向传播，输入x，经过三层网络计算输出。总结这只是个简单的例子，但已经足够让你对深度学习有个大致的了解。接下来我会继续详细讲解每个部分，敬请期待！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

神经网络的秘密武器：激活函数详解嘿，小小科学家们！今天我们来聊聊人工神经网络中的一个超级重要的角色——激活函数。你可能好奇，什么是激活函数呢？别急，我们慢慢揭开它的面纱。𐟌ˆ 𐟤” 什么是激活函数？想象一下，如果我们的大脑只是简单地把信息从一个地方传递到另一个地方，那我们能做的事情就很有限了。激活函数在人工神经网络中就像是一个“大脑的开关”，它决定信息是被传递还是被忽略，而且还能增加网络的非线性能力，让网络能够学习和处理更复杂的任务。 𐟓š 激活函数的作用激活函数的主要作用有两个：引入非线性：让神经网络能够学习和模拟复杂的输入输出关系。决定信息流：控制信息在神经网络中的流动。 𐟔 常见的激活函数 Sigmoid函数：它的形状像一个“S”，可以把输入值压缩到0和1之间。它在二分类问题中特别有用。 Tanh函数：这是Sigmoid函数的变种，输出值在-1和1之间，常用于输出值需要中心化的情况。 ReLU函数：全名是“Rectified Linear Unit”，它在正数部分的斜率是0，在负数部分的斜率是1。它计算简单，训练速度快，是目前最流行的激活函数之一。 Leaky ReLU：这是ReLU的改进版，它允许负数有一个小的非零斜率，可以解决ReLU的死亡ReLU问题。 Softmax函数：通常用于神经网络的最后一层，特别是多分类问题中，它可以输出一个概率分布。 𐟓ˆ 激活函数的重要性激活函数是神经网络中不可或缺的一部分。没有它们，我们的神经网络就只是一堆线性方程，无法处理复杂的任务。 𐟚€ 结语激活函数就像是神经网络的调味品，给网络增添了“味道”，让它更加强大和灵活。下次你听到人工智能的时候，不妨想想这些默默工作的激活函数，它们可是背后的英雄哦！如果你对激活函数或者人工智能有更多的好奇，记得留言，我们一起探索更多的奥秘！

专栏内容推荐

1080 x 810 · jpeg
原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！-轻识
素材来自:qinglite.cn
864 x 764 · png
激活函数总结1:ReLU及其变体_noisy relu-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1440 x 922 · jpeg
激活函数|sigmoid|tanh|relu系列|maxout|swish|mish - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
640 x 480 · jpeg
常见的激活函数Relu,Gelu,Mish,Swish,Tanh,Sigmoid - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3000 x 2000 · png
使用Python对Sigmoid、Tanh、ReLU三种激活函数绘制曲线_sigmoid曲线怎么画-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1948 x 806 · jpeg
深度学习 4｜激活函数（2）Sigmoid & ReLU - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1180 x 335 · jpeg
注意力机制新玩法：自适应参数化ReLU激活函数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

858 x 403 · jpeg
常见激活函数总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

898 x 768 · png
神经网络基础部件-激活函数详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1920 x 1088 · jpeg
深入理解ReLU函数（ReLU函数的可解释性）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1868 x 752 · jpeg
一文搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

939 x 478 · jpeg
深度学习常见的激活函数汇总（sigmoid/tanh/ReLU/Leaky ReLU/Swish/GeLU） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1002 x 335 · jpeg
常见的激活函数及其特点 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

960 x 540 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1228 x 898 · png
激活函数总结1:ReLU及其变体_noisy relu-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1004 x 605 · jpeg
relu函数_深度学习中常用的激活函数详解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

715 x 942 · png
3、ReLU激活函数_relu激活函数代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
604 x 491 · jpeg
深度学习中常用激活函数总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

432 x 288 · jpeg
详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/Leaky ReLu等） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 649 · png
从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数 – 源码巴士
素材来自:code84.com

960 x 540 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 373 · png
激活函数的总结_relu6-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
600 x 378 · png
激活函数的总结_relu6-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 607 · jpeg
深度学习中常用激活函数总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1800 x 778 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1372 x 992 · png
激活函数：Sigmod&tanh&Softplus&Relu详解 - wqbin - 博客园
素材来自:cnblogs.com
732 x 718 · jpeg
深度学习 4｜激活函数（2）Sigmoid & ReLU - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

560 x 420 · jpeg
ReLU激活函数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
960 x 540 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

960 x 540 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

627 x 357 · jpeg
ReLU激活函数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
960 x 540 · jpeg
ReLU / TanH / Sigmoid三种不同的激活函数在多层全链接神经网络中的区别图示（附Python代码） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

602 x 456 · jpeg
深度学习常见的激活函数汇总（sigmoid/tanh/ReLU/Leaky ReLU/Swish/GeLU） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
554 x 308 · jpeg
激活函数ReLU的理解与总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 450 · jpeg
原来ReLU这么好用！一文带你深度了解ReLU激活函数！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)