开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在激活(‘elu’)层中设置'alpha‘参数

在激活函数中设置'alpha'参数是为了调整激活函数的斜率，从而影响神经网络的学习能力和收敛速度。在激活函数中，'alpha'参数控制了负输入部分的斜率。

对于激活函数中的'elu'（指数线性单元）层，'alpha'参数表示负输入部分的斜率。'elu'激活函数在负输入部分具有非零斜率，这有助于缓解梯度消失问题，并提供更好的收敛性能。

在设置'alpha'参数时，可以根据具体问题和数据集的特点进行调整。通常情况下，'alpha'的取值范围为0到正无穷，较小的值可以使负输入部分更加平滑，较大的值可以增加负输入部分的斜率。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，供参考：

腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供了丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：提供了全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、消息通信等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发平台（Mobile Development Kit）：提供了一站式的移动应用开发工具和服务，包括应用构建、云存储、推送通知等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/mdk

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择和使用应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:如何在gganimate中设置背景的alpha参数设置多个隐藏层的sklearn for分类器激活参数如何在tensorflow.js中激活隐藏层？如何在android中设置图像的alpha 如何在图像视图和相对布局中设置alpha 如何在点击激活项时在vue 3中设置激活类如何在vscode中设置Flutter的logo前景层和背景层？如何在leaftet中设置geojson层的中心？如何在lstm中设置输入层的长度如何在Pakyow中设置默认值(如环境)？如何在OpenGL中设置金属材料(如银)？如何在moq设置中设置通用参数？如何在Bash中设置参数如何在UISearchBar中设置文本而不激活UISearchDisplayController 如何在DeepLearning4J中添加具有指定值的激活层？如何在解耦的数据层中设置主键如何在Kivy中设置窗口属性，如class和type？如何在Python Gekko中设置求解器选项(如容错)？如何在Powershell中为内置参数(如-Name或-Value )创建别名？如何在xml中设置基于基颜色值和Alpha值的颜色？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深度学习基础知识（一）--激活函数

梯度消失（vanishing gradient）和爆炸（exploding gradient）根据深度学习中参数更新，采用梯度下降策略会运用反向传播，而由于深度学习中网络层数肯定不止一层，根据链式求导法则...w=1208&h=624] 常用激活函数下面来介绍常用的各种激活函数以及优缺点～ sigmoid sigmoid目前在网络层中使用的比较少，但是在分类问题特别是二分类，多标签分类的输出层是还是会经常使用的...有两个主要原因可能导致这种情况产生: (1) 非常不幸的参数初始化，这种情况比较少见 (2) learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大，不幸使网络进入这种状态。...RRelu是对leaky relu的\ $``$\alpha参数进行随机取值，随机取值能够对优化带来一定的随机性，随机噪声能够帮助参数取值跳出局部最优；而PPelu时将\alpha作为学习参数，通过数据进行学习得到...< 0, alpha * x, x) return y def elu(x): """ leaky elu activation 公式: y = \left\{

4.3K17 6

神经网络初学者的激活函数指南

二元函数只能输出两个可能值中的一个，而线性函数则返回基于线性方程的值。非线性函数，如sigmoid函数，Tanh, ReLU和elu，提供的结果与输入不成比例。...Leaky ReLU不是将所有的负值都设置为0，而是将它们设置为一个小的正值，比如输入值的0.1倍。他保证即使神经元接收到负信息，它仍然可以从中学习。...elu引入了负输入的非零斜率，这有助于防止“dying ReLU”问题公式为: 这里的alpha是控制负饱和度的超参数。...与ReLU和tanh等其他激活函数相比，elu已被证明可以提高训练和测试的准确性。它在需要高准确度的深度神经网络中特别有用。...7、Swish Swish函数是一个相对较新的激活函数，由于其优于ReLU等其他激活函数的性能，在深度学习社区中受到了关注。 Swish的公式是: 这里的beta是控制饱和度的超参数。

2701 0

关于Keras Dense层整理

''' Created on 2018-4-4 ''' keras.layers.core.Dense( units, #代表该层的输出维度 activation=None, #激活函数.但是默认 liner...# K.elu(x) # 3.selu: 可伸缩的指数线性单元 # alpha = 1.6732632423543772848170429916717 # scale = 1.0507009873554804934193349852946...# return scale * K.elu(x, alpha) # 4.softplus # C.softplus(x) # 5.softsign # return x / (1 + C.abs...activation: 激活函数，若不指定，则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。 use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。...，此时输入形状参数为input_dim,注意它与input_shape参数的区别。

1.1K2 0

神经网络中常见的激活函数

深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。...寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。...maxout Maxout可以看做是在深度学习网络中加入一层激活函数层,包含一个参数k。这一层相比ReLU,sigmoid等,其特殊之处在于增加了k个神经元,然后输出激活值最大的值。...如果是回归模型，在输出层上可以使用线性激活函数。如果是浅层神经网络，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响。如果网络中存在大量未激活神经元，可以考虑leaky ReLU函数。...一句话小结激活函数是神经网络中的重要参数，一般地，Sigmoid 系列用于二分类任务输出层，softmax系列用于多分类任务输出层，tanh系列用于模型隐藏层，Relu系列用于回归任务以及卷积神经网络隐藏层

1.7K7 0

深度学习中常见激活函数的原理和特点

1.2.2.1 前向传播 FP的过程很简单，即输入经过若干隐层处理后得到输出，隐层中每个神经元的计算包括加权求和和激活。式子(1.1)和式子(1.2)分别表示了隐层神经元的加权求和和激活的计算过程。...加权求和的输入为与当前神经元相连的上一层神经元的输出，即式子(1.1)中的，加权求和的结果也就是再经过激活函数，得到当前层神经元的输出。...在梯度计算过程中，若网络参数初始化不当或者网络超参设置不合理等，容易出现梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失是指训练过程中梯度趋近于0，造成参数无法更新，损失函数不再继续收敛，从而导致网络得不到充分训练。...---- 分析1 sigmoid激活函数zigzag现象 1 参数w的梯度方向特点参数w的梯度为，由于sigmoid的导数恒为正，y为上一层隐层经过sigmoid的输出，同样恒为正，因此参数w...3.6 softmax softmax激活函数是sigmoid激活函数的扩展，如式子(14)所示，通常用于多分类网络最后的输出层。softmax通过指数归一化方式，可以强化各项之间的区分度。

9861 0

keras doc 7 Pooling Connceted Recurrent Embedding Activation

设置为True的话，模型中后续的层必须都支持masking，否则会抛出异常 input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。...即，f(x)=alpha * x for x =0 参数 alpha：大于0的浮点数，代表激活函数图像中第三象限线段的斜率输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定...参数 init：alpha的初始化函数 weights：alpha的初始化值，为具有单个numpy array的list 输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数输出...层 keras.layers.advanced_activations.ELU(alpha=1.0) ELU层是指数线性单元（Exponential Linera Unit），表达式为：该层为参数化的...(alpha_init=0.2, beta_init=5.0, weights=None) 该层是参数化的Softplus，表达式是：f(x) = alpha * log(1 + exp(beta *

7093 0

图神经网络13-图注意力模型GAT网络详解

注意力层的目的是输出新的节点特征集合， ? 。在这个过程中特征向量的维度可能会改变，即 ? 为了保留足够的表达能力，将输入特征转化为高阶特征，至少需要一个可学习的线性变换。例如，对于节点 ?...，也可以定义成一种带参的神经网络层，只要满足 ? ，即输出一个标量值表示二者的相关度即可。在论文实验中， ? 是一个单层前馈神经网络，参数为权重向量 ?...实验设置直推学习两层GAT模型，第一层多头注意力 ? ，输出特征维度 ? （共64个特征），激活函数为指数线性单元（ELU）；第二层单头注意力，计算 ? 个特征（ ?...为分类数），接softmax激活函数；为了处理小的训练集，模型中大量采用正则化方法，具体为L2正则化； dropout；归纳学习：三层GAT模型，前两层多头注意力 ? ，输出特征维度 ?...（共1024个特征），激活函数为指数非线性单元（ELU）；最后一层用于多标签分类， ?

2K3 1

深度学习基础入门篇：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

深度学习基础入门篇四：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等 1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活...，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。...激活函数的作用如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。...非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的输入发生偏置偏移（Bias Shift），并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢； * 计算时，由于具有幂运算，计算复杂度较高，运算速度较慢。...\quad$ 图片优点： * PReLU 是 LReLU 的改进，可以自适应地从数据中学习参数； * 收敛速度快、错误率低； * PReLU 可以用于反向传播的训练，可以与其他层同时优化； 2.6 RReLU

5K8 0

NumPyML 源码解析（六）

值 alpha = np.random.uniform(0, 10) # 创建 ELU 激活函数对象 mine = ELU(alpha)...# 创建 PyTorch 中的 ELU 函数 gold = lambda z, a: F.elu(torch.from_numpy(z), alpha).numpy()...# 断言 ELU 函数的输出与 PyTorch 中的 ELU 函数的输出几乎相等 assert_almost_equal(mine.fn(z), gold(z, alpha))...值 alpha = np.random.uniform(0, 10) # 创建 ELU 激活函数对象 mine = ELU(alpha)...ELU 激活函数对象和 PyTorch 中 ELU 激活函数的梯度函数 mine = ELU(alpha) gold = torch_gradient_generator

2831 0

详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法

BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，参数的更新为w←w+Δww←w+Δww \leftarrow w+\Delta w ，给定学习率αα\alpha，得出Δw=−α∂Loss∂wΔw...若搭建网络的时候已经设置了正则化参数，则调用以下代码可以直接计算出正则损失： regularization_loss = tf.add_n(tf.losses.get_regularization_losses...(scope='my_resnet_50')) 如果没有设置初始化参数，也可以使用以下代码计算l2l2l2正则损失： l2_loss = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var)...2.3 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数 Relu:思想也很简单，如果激活函数的导数为1，那么就不存在梯度消失爆炸的问题了，每层的网络都可以得到相同的更新速度，relu就这样应运而生...leakrelu解决了0区间带来的影响，而且包含了relu的所有优点 elu elu激活函数也是为了解决relu的0区间带来的影响，其数学表达为： ? 其函数及其导数数学形式为： ?

5.2K4 0

梯度消失问题与如何选择激活函数

如何选择激活函数？ ---- 1. 什么是梯度消失？梯度消失，常常发生在用基于梯度的方法训练神经网络的过程中。...（当然在实际过程中，会通过设定一个超参数叫做最大跌代数来控制，如果迭代次数太小，结果就会不准确，如果迭代次数太大，那么训练过程会非常长。） ? 这里就需要计算参数的梯度，方法是用反向传播。...越靠前的层数，由于离损失越远，梯度计算式中包含的激活函数的导数就越多，那么训练也就越慢。（那么梯度爆炸，也就是同样的道理，当激活函数的导数大于1的时候，它会呈指数级的增长。） ---- 4....elu 指数线性单元（Exponential Linear Unit，ELU）也属于 ReLU 的变体。...x 小于 0 时为 alpha＊（e^x -1）和其它修正类激活函数不同的是，它包括一个负指数项，从而防止静默神经元出现，导数收敛为零，从而提高学习效率。

9223 0

深度学习激活函数TensorFlow版本

prelu(inp,name): with tf.variable_scope(name,reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope: # 根据输入数据的最后一个维度来定义参数性状特征...# 对于卷积即通道数，对于全连接即特征数 alpha=tf.get_variable('alpha',inp.get_shape()[-1],initializer=tf.constant_initializer...neg=alpha*(inp-abs(inp))*0.5 # 将两部分激活结果相加 return pos+neg 7.RReLu rrelu在负半轴的斜率在训练的时候是随机产生的，但是在测试的时候是固定下来的...is_training,name): with tf.variable_scope(name) as scope: # 定义a值额范围 u=1 l=0 # 从均匀分布中随机选取...=tf.nn.elu(input,name='elu') 10.Swish output=tf.nn.swish(input,name='swish') 11.Mish def mish(inp,name

2545 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第11章训练深度神经网络

）的新激活函数，在他们的实验中，ELU的表现优于所有 ReLU 变体：训练时间减少，神经网络在测试集上表现的更好。...超参数α定义为当z是一个大的负数时，ELU 函数接近的值。它通常设置为 1，但是如果你愿意，你可以像调整其他超参数一样调整它。它对z < 0有一个非零的梯度，避免了神经元死亡的问题。...ELU 激活函数的主要缺点是计算速度慢于 ReLU 及其变体（由于使用指数函数），但是在训练过程中，这是通过更快的收敛速度来补偿的。然而，在测试时间，ELU 网络将比 ReLU 网络慢。...梯度消失问题大大减少了，他们可以使用饱和激活函数，如 tanh 甚至逻辑激活函数。网络对权重初始化也不那么敏感。他们能够使用更大的学习率，显著加快了学习过程。...因为想对模型中的所有层使用相同的正则器，还要使用相同的激活函数和相同的初始化策略。参数重复使代码很难看。为了好看，可以用循环重构代码。

1.4K1 0

深度学习三人行(第4期)---- TF训练DNN之进阶

但现实是由于输入层和输出层的节点数不同，而很难做到这点的，因此文中提出一种初始化策略叫做Xavier初始化来解决这个问题。对于不同的激活函数，其参数初始化方法如下： ?...其中超参数α定义了有多少的泄露。即图中z<0部分的坡度，通常这个值设置为0.01。在负数部分设置一个小坡度并能保证LeakyReLU永远不会死，并且有机会再次被唤醒。...ELU激活函数另一种激活函数叫做ELU。在实验测试下，ELU相比于ReLU，ELU减少了训练时间并且在测试集上比所有的ReLU变种都要优秀。 ? 分布图如下： ?...tensorflow中提供了elu()函数，通过设置tf.layers.dense中的activation参数来切换激活函数。 ?...因此如果你想要一个轻量级的神经网络，前面的ELU激活函数加上He初始化，可能会是更好的选择。现在来看一下tensorflow中对BN的使用，完整代码回复关键字可查看。 ?

9218 0

常用激活函数理解

） 3.4 Leaky ReLU 4 总结 5 参考资料我们在项目中可能实际上就常用 relu 作为卷积层和全连接层的激活函数，但是，其他激活函数的特性和 relu 激活函数的问题及优点在哪也是我们需要知道的...常用激活函数神经网络中常用的激活函数有七种：Sigmoid 型函数、 tanh(x) 型函数、修正线性单元（ReLU）、Leaky ReLu、参数化 ReLU、随机化 ReLU 和指数化线性单元（ELU...\ ReLU(x) = \left\{\begin{matrix}x & if x>=0\\ \alpha\cdot x & if x < 0\end{matrix}\right....可以发现原始ReLU函数实际上是 Leaky ReLU 函数的一个特例，即α=0，但是实际项目中发现，由于Leaky ReLU中α为超参数，合适的值较难设定且很敏感，所以 Leaky ReLU 激活函数在实际使用中性能并不十分稳定...总结 1，建议首先使用目前最常用的 ReLU 激活函数，但需注意模型参数初始化和学习率的设置； 2，为了进一步提高模型精度，可尝试 Leaky ReLU、参数化 ReLU、随机化 ReLU 和 ELU。

1.4K2 0

深度学习: 激活函数 (Activation Functions)

Introduction 激活函数（activation function）层又称非线性映射 (non-linearity mapping) 层，作用是增加整个网络的非线性（即表达能力或抽象能力...由于非线性设计所带来的一系列副作用（如期望均值不为0、死区），迫使炼丹师们设计出种类繁多的激活函数来约束非线性的合理范围。...激活函数类型激活函数中，常用的有Sigmoid、tanh(x)、Relu、Relu6、Leaky Relu、参数化Relu、随机化Relu、ELU。...参数化Relu 将 Leaky Relu 函数中的超参数 λλ\lambda 设置为和模型一起被训练到的变量，以解决λλ\lambda 值较难设定的问题。贡献更大自由度。...随机化Relu 将 Leaky Relu 函数中的超参数 λλ\lambda 随机设置。

2.9K4 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章训练深度神经网络（上）

实际上不可能保证两者都是一样的，除非这个层具有相同数量的输入和输出连接，但是他们提出了一个很好的折衷办法，在实践中证明这个折中办法非常好：随机初始化连接权重必须如公式 11-1 所描述的那样。...超参数α定义为当z是一个大的负数时，ELU 函数接近的值。它通常设置为 1，但是如果你愿意，你可以像调整其他超参数一样调整它。其次，它对z < 0有一个非零的梯度，避免了神经元死亡的问题。...ELU 激活函数的主要缺点是计算速度慢于 ReLU 及其变体（由于使用指数函数），但是在训练过程中，这是通过更快的收敛速度来补偿的。然而，在测试时间，ELU 网络将比 ReLU 网络慢。...调用fully_connected()函数时，只需设置activation_fn参数即可： hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=tf.nn.elu...Xi是以为零中心和标准化的输入。 γ是层的缩放参数。 β是层的便宜参数（偏移量） ϵ是一个很小的数字，以避免被零除（通常为10 ^ -3）。

5532 0

A.深度学习基础入门篇：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元...激活函数的作用如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。...非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的输入发生偏置偏移（Bias Shift），并进一步使得梯度下降的收敛速度变慢；计算时，由于具有幂运算，计算复杂度较高，运算速度较慢。...\quad 优点： PReLU 是 LReLU 的改进，可以自适应地从数据中学习参数；收敛速度快、错误率低； PReLU 可以用于反向传播的训练，可以与其他层同时优化； 2.6...2.7 ELU 函数定义： f(\alpha,x)=\left\{\begin{array}{lr}\alpha\left(e^x-1\right)&x<0\\ x&x\ge0\end{array}\right

9512 0

神经网络知识点总结_经典神经网络

由此而来） Activation function 在神经网络的每一层中（不包括输出层），当前层的输出并不是直接作为下一层的输入，而是要经过一个函数变换，这个函数被称为激活函数(Activation...x\ \ if \ \ x \le 0\ \ else \ \ g(x)=x，一般地， α取0.01 \alpha取0.01 5.ELU：leaky Relu的变体，当x小于0时，不再是一个线性函数...Clipping 参数截断，一般应用于l2正则，通过设置一个阈值C，在迭代过程中，如果参数的L2范数大于了C，则将其重新设置为C： if ∥θ∥2>C→θ:=θ∗C∥θ∥2 if\ \Vert...我们知道在FNN中，参数的初始化和学习率的设置对于模型的最终结果有很大影响，因此我们需要十分小心的去设置和微调这些超参数，并且随着网络的加深，梯度弥散的问题越来越严重，但是有了BN，这些东西我们都不用太关心就能达到很好的效果...Backpropagation 反向传播就是神经网络中的梯度下降法，我们在前面通过前向传播，将数据输入，得到网络的预测输出，然后，我们根据预测值和实际值的区别，将梯度从网络输出层反向传递至输入层，并在此过程中优化模型参数

7482 0

从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。...在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新。这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，进而实现对成本函数的优化。...在这个示例中，隐藏层 4 的学习速度最快，因为其成本函数仅取决于连接到隐藏层 4 的权重变化。我们看看隐藏层 1；这里的成本函数取决于连接隐藏层 1 与隐藏层 2、3、4 的权重变化。...最终，这就是个大问题了，因为现在权重层的学习速度不同。这意味着网络中更后面的层几乎肯定会被网络中更前面的层受到更多优化。而且问题还在于反向传播算法不知道应该向哪个方向传递权重来优化成本函数。...所得到的 y 值取决于输入的 x 值，但还要兼顾参数 α——你可以根据需要来调整这个参数。更进一步，我们引入了指数运算 e^x，因此 ELU 的计算成本比 ReLU 高。

4.3K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭