一文看尽26种神经网络激活函数(从ReLU到Sinc)
扩展指数线性单元(Scaled Exponential Linear Unit,SELU)是激活函数指数线性单元(ELU)的一个变种。其中λ和α是固定数值(分别为 1.0507 和 1.6726)。这些值背后的推论(零均值/单位方差)构成了自归一化神经网络的基础(SNN)。 11. SReLU S 型整流线性激活单元(S-shaped Rectified Linear Activation Unit,SReLU)属于以 ReLU 为代表的整流激活函数族。它由三个分段线性函数组成。其中两种函数的斜度,以及函数相交的位置会在模型训练中被学习。 12. Hard Sigmoid Hard Sigmoid 是 Logistic Sigmoid 激活函数的分段线性近似。它更易计算,这使得学习计算的速度更快,尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。 13. Hard Tanh Hard Tanh 是 Tanh 激活函数的线性分段近似。相较而言,它更易计算,这使得学习计算的速度更快,尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。 14. LeCun Tanh LeCun Tanh(也被称作 Scaled Tanh)是 Tanh 激活函数的扩展版本。它具有以下几个可以改善学习的属性:f(± 1) = ±1;二阶导数在 x=1 最大化;且有效增益接近 1。 15. ArcTan (编辑:厦门网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |