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最近抽空看了一下何凯明2015年的文章《DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification》，这篇文章里面主要分为两个部分，第一部分作者提出了PReLU激活函数，第二部分提出了Kaiming参数初始化方法，关于Kaiming初始化，我们已经在上一篇文章中做了推倒，这里不再赘述。
PReLU激活.PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU。.二者的定义和区别如下图：.如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为LeakyReLU(LReLU)。.有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。.
ECCV2020|FReLU：旷视提出一种新的激活函数，实现像素级空间信息建模.2020-07-27.2020-07-2720:47:05.阅读3590.这篇文章收录于ECCV2020，是旷视科技和香港理工大学发表一篇关于新的激活函数的文章。.主要的创新点是在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力...
转载链接：blog.csdn.net/cham_3/article/details/56049205
PReLU是对于LReLU的改进,可以自适应的学习参数而不是固定的,原论文中建议初始化为0.25.RReLU的a是一个给定范围内的随机变量,随机选择的,在一定程度上可以起到正则化的作用.
PReLU函数Parameter-ReLU，简称PReLU，是对LeakyReLU的改进，PReLU的出发点是不将a设置为0.01，而是根据数据来定，这样就可以自适应地从数据中学习参数。RReLU函数RandomizedReLU，简称RReLU，是对LeakyReLU的另一种改进。
使用PreLU的话收敛更快，而且不会像ReLU那样在初始阶段被卡住。ELU也很好，但成本高。经常使用批标准化。参考论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift[SergeyIoffe&ChristianSzegedy
深度学习的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、LeakyRelu、RReLU、softsign 、softplus、GELU2019-05-0617:56:43
我们希望所设计的对象可以很容易地训练和使用。.例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量和令人信服的目标检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的贡献总结如下：.1、我们建立了一个高效而强大的目标检测模型。.它使得每个人...
论文还有更多训练过程中的权重和梯度对比图示，这里不再贴出，具体可以参见论文。ReLU/PReLU...许可协议。转载请注明出处！网络权重初始化方法总结（上）：梯度消失、梯度与…
最近抽空看了一下何凯明2015年的文章《DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification》，这篇文章里面主要分为两个部分，第一部分作者提出了PReLU激活函数，第二部分提出了Kaiming参数初始化方法，关于Kaiming初始化，我们已经在上一篇文章中做了推倒，这里不再赘述。
PReLU激活.PReLU(ParametricRectifiedLinearUnit),顾名思义：带参数的ReLU。.二者的定义和区别如下图：.如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为LeakyReLU(LReLU)。.有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。.
ECCV2020|FReLU：旷视提出一种新的激活函数，实现像素级空间信息建模.2020-07-27.2020-07-2720:47:05.阅读3590.这篇文章收录于ECCV2020，是旷视科技和香港理工大学发表一篇关于新的激活函数的文章。.主要的创新点是在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力...
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PReLU是对于LReLU的改进,可以自适应的学习参数而不是固定的,原论文中建议初始化为0.25.RReLU的a是一个给定范围内的随机变量,随机选择的,在一定程度上可以起到正则化的作用.
PReLU函数Parameter-ReLU，简称PReLU，是对LeakyReLU的改进，PReLU的出发点是不将a设置为0.01，而是根据数据来定，这样就可以自适应地从数据中学习参数。RReLU函数RandomizedReLU，简称RReLU，是对LeakyReLU的另一种改进。
使用PreLU的话收敛更快，而且不会像ReLU那样在初始阶段被卡住。ELU也很好，但成本高。经常使用批标准化。参考论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift[SergeyIoffe&ChristianSzegedy
深度学习的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、LeakyRelu、RReLU、softsign 、softplus、GELU2019-05-0617:56:43
我们希望所设计的对象可以很容易地训练和使用。.例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量和令人信服的目标检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的贡献总结如下：.1、我们建立了一个高效而强大的目标检测模型。.它使得每个人...
论文还有更多训练过程中的权重和梯度对比图示，这里不再贴出，具体可以参见论文。ReLU/PReLU...许可协议。转载请注明出处！网络权重初始化方法总结（上）：梯度消失、梯度与…
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