relu

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30654.html Keras基本的使用都已经清楚了，那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型，训练训练，主要就是“练”，所以多做几个案例就知道怎么做了。 　　在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效，实用的图像分类器的方法。 1，热身练习——CIFAR10 小图片分类示例（Sequential式） 　　示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构。代码如下： 要训练模型，首先得知道数据长啥样 from future import print_function import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D batch_size = 32 num_classes = 10 epochs =

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30658.html Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。 这部分文档假设你已经对 Sequential 顺序模型比较熟悉。 让我们先从一些简单的例子开始。 例一：全连接网络 Sequential 模型可能是实现这种网络的一个更好选择，但这个例子能够帮助我们进行一些简单的理解。 网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量 输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model） 这样的模型同 Keras 的 Sequential 模型一样，都可以被训练 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 这部分返回一个张量 inputs = Input(shape=(784,)) # 层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量 x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = Dense(64, activation='relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) #

Sigmoid函数 大于5（或小于-5）的部分其梯度接近0，会导致在误差反向传播过程中导数处于该区域的误差很难甚至无法传递到前层，进而导致整个网络无法进行训练。 sigmoid型激活函数值域的均值并非为 0而是全为正，这样的结果实际上并不符合我们对神经网络内数值的期望（均值）应 为 0的设想。 Tanh 关于原点对称，但仍存在梯度饱和问题 ReLU修正线性单元 ReLU(x)=max{0,x} 计算简单，消除了梯度饱和效应，有助于随机梯度下降法收敛，由于小于零时梯度全为0，所以存在“死区”现象。 Leaky ReLU 其中a为0.01或0.001数量级的较小正数，解决了ReLU死区现象，但该函数在实际使用中的性能并不十分稳定。 来源： https://www.cnblogs.com/larry-xia/p/12556772.html

梯度消失和梯度爆炸: 梯度消失和梯度爆炸可以从同一个角度来解释, 根本原因是神经网络是根据链式求导法, 根据损失函数指导神经元之间的权重经行更新, 神经元的输入在经过激活函数激活, 通常, 如果我们选择sigmoid为激活函数: 通常，若使用的激活函数为sigmoid函数，其导数为: 这样可以看到，如果我们使用标准化初始w，那么各个层次的相乘都是0-1之间的小数，而激活函数f的导数也是0-1之间的数，其连乘后，结果会变的很小，导致梯度消失。若我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。 如何解决? 更换激活函数,如Relu, Tanh, 但Tanh的导数也是小于1的, 也有可能发生梯度消失/爆炸 由上图可知，ReLU函数的导数，在正值部分恒为1，因此不会导致梯度消失或梯度爆炸问题。 另外ReLU函数还有一些优点： 计算方便，计算速度快 解决了梯度消失问题，收敛速度快 参数阶段, 将w截取到一个范围内, wgan就是这样做的 残差连接 BN 正则化,惩罚参数项目 https://blog.csdn.net/weixin_39853245/article/details/90085307 来源： https://www.cnblogs.com/zhouyc/p/12505364.html

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_15f0112800102wojj.html 这篇文章关于对深度CNN中BP梯度消失的问题的做了不错的解析，可以看一下： 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量”也就越大，也就意味着它能完成更复杂的学习任务。多层感知机给我们带来的启示是，神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。但是随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解（即过拟合，在训练样本上有很好的拟合效果，但是在测试集上效果很差），并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。同时，另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加，“梯度消失”（或者说是梯度发散diverge）现象更加严重。具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来的0.25。层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。那么深度学习中是如何解决局部极值及梯度消失问题的呢？ 根据我个人的理解，第一个阶段就是2006年Hinton提出的逐层预训练方法，为了解决深层神经网络的训练问题

要查看格式更加优美的图文并茂的教程，请移步： http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/pytorch_with_examples.html 本教程通过自包含的例子介绍 PyTorch 的基本概念。 PyTorch的核心是提供了两个主要特性: n维Tensor，类似于numpy，但可以在GPU上运行。 建立和训练神经网络的自动微分 我们将使用一个完全连接的relu网络作为我们的运行示例。 该网络将有一个单一的隐藏层，并将用梯度下降训练， 为了适应随机数据，通过最小化网络输出和真正的输出的欧氏距离 来更新网络模型参数。 Note 你可以单独浏览和下载这个示例，在 这个页面的最后 。 张量 热身: numpy 在介绍PyTorch之前，我们首先使用numpy实现网络。 Numpy提供了一个n维数组对象，以及许多用于操作这些数组的函数. Numpy是一个用于科学计算的通用框架；它对计算图、深度学习或梯度一无所知。 但是，我们可以很容易地使用numpy来拟合两层网络中的随机数据， 方法是使用numpy操作手动实现前后向通过网络： - - coding: utf-8 - - import numpy as np N is batch size; D_in is input dimension; H is hidden dimension; D_out

CNN原理 流程 池化(Pooling) Normalization 激活函数Relu (Rectified Linear Units) CNN 全连接层(Fully connected layers) 反向传播 (Backpropagation) 流程 CNN 一般涉及 卷积 ，池化 ，单位化，激活函数 。 其中 卷积 已经介绍。 池化(Pooling) CNN中使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。池化背后的数学顶多也就是小学二年级水平。它就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。通常情况下，池化都是2 2大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中2 2大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。(注：同理，对于average-pooling来说，就是取2*2大小块的平均值作为结果的像素值。) 对于本文的这个例子，池化操作具体如下： 不足的外面补"0"： 经过最大池化操作（比如2*2大小）之后，一幅图就缩小为原来的四分之一了： 然后对所有的feature map执行同样的操作，得到如下结果： 因为最大池化（max-pooling）保留了每一个小块内的最大值，所以它相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）

Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类。 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型 构建一个多隐藏层的神经网络（有超过一个隐藏层） 符号说明： 1 - Packages(导入的包) numpy ：进行科学计算的包 matplotlib ：绘图包 dnn_utils：提供一些必要功能 testCases 提供一些测试用例来评估函数的正确性 np.random.seed(1) 设置随机数种子，易于测试。 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt from testCases_v2 import * from dnn_utils_v2 import sigmoid, sigmoid_backward, relu, relu_backward %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 设置最大图像大小 plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' %load_ext autoreload

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。 有多迅速？引用某乎的一句话 当别人还在搞懂怎么输入数据（tensorflow）的时候我都可以跑通模型调参优化了（Keras） 所以机器学习的新手们请不要犹豫，盘它！ 点击此处，不用装环境，就可以直接线上运行👇 40题刷爆Keras，人生苦短我选Keras 推荐新手教程： Keras中文文档 其他x题系列： 50道练习带你玩转Pandas 这100道练习，带你玩转Numpy 35题初探scikit-learn库，get机器学习好帮手√ 50题matplotlib从入门到精通 40题刷爆Keras，人生苦短我选Keras 60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿 50题真 • 一文入门TensorFlow2.x 90题细品吴恩达《机器学习》，感受被刷题支配的恐惧 170题吴恩达《深度学习》面面观，一套更比三套强 【抗击新冠特别篇】33题数据可视化实战 目录 零、导入 一、一个简单的例子 1.1 选择模型 1.2 构建网络 1.3 编译模型 1.4 训练 1.5 预测 二、稍微复杂的顺序模型 2.1 选择模型 2.2 构建网络 2.3 编译 2.4 训练 2.5 预测 三、Model式模型

本文首先盘点了传统的激活函数以及注意力机制，然后解读 了一种“注意力机制下的新型激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元 （ Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU ）。 1. 激活函数 激活函数是现代人工神经网络的核心组成部分，其用处是进行人工神经网络的非线性化。我们首先介绍几种最为常见的激活函数，即 Sigmoid 激活函数、 Tanh 激活函数和 ReLU 激活函数，分别如下图所示。 Sigmoid 激活函数和 Tanh 激活函数的梯度取值范围分别是( 0,1 )和( -1,1 )。当层数较多时，人工神经网络可能会遭遇梯度消失的问题。 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缺陷。如果在人工神经网络训练的时候，遇到了特征全部小于零的情况，那么 ReLU 激活函数的输出就全部为零。这个时候就训练失败了。为了避免这种情况，有学者就提出了 leaky ReLU 激活函数，不将小于零的特征置为零，而是将小于零的特征乘以一个很小的系数，例如 0.1 和 0.01 。 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