论文地址:https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf 论文题目:Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
PRelu激活函数 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义:带参数的ReLU…
torch.nn.PReLU
原型 CLASS torch.nn.PReLU(num_parameters1, init0.25, deviceNone, dtypeNone) 参数
num_parameters ([int]) – 需要学习的 a a a 的数量,尽管作为输入,只有两个值是合法的,1 或者 输入的通道数,默认为 1 。…
PReLU 新的激活函数 (Parametric Rectified Linear Unit),该激活函数可以自适应地学习矫正线性单元的参数,并且能够在增加可忽略的额外计算成本下提高准确率。 允许不同通道的激活函数不一样。当时a0,PReLU就变成了ReLU,而且 a 是…
1. 摘要 在 R e L U ReLU ReLU 的基础上作者提出了 P R e L U PReLU PReLU,在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力,又能减小过拟合风险。 针对 R e L U / P R e L U ReLU/PReLU ReLU/PReLU 的矫正非线性,作者设计了一个…
Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification 建议移步: https://blog.csdn.net/happynear/article/details/45440811
摘要
整流激活单元(整流器)是最先进的神经网络必不可少的。本文从两个方面研究了用于图像分…