激活函数是神经网络中的关键组件，用于引入非线性特性，从而使神经网络能够学习复杂的模式和关系。以下是常见的激活函数及其特点、公式和应用场景： 1.Sigmoid（S型函数）公式：σ(x) = 1 +1 / (e−x)特点：输出范围：(0,1)(0,1)(0,1)。常用于二分类问题的概率输出。优点：

        在卷积神经网络（CNN）中，卷积层主要负责提取图像的特征，而激活函数则用于为神经网络引入非线性因素，使其能够更好地解决复杂的问题。一、激活函数的作用        1.非线性建模：激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。在卷积层中，卷积操作是线性的，

一、正向传播和反向传播在模型训练过程中，是同时包含正向传播和反向传播的正向传播是模型根据输入数据和当前的参数（权重和偏置）计算预测输出的过程。例如，在一个图像分类神经网络模型中，输入是图像的像素数据，经过多个隐藏层的计算，最终在输出层得到预测的类别概率分布。反

densenet结构层名称类型输入大小(HxWxC)输出大小(HxWxC)核尺寸步长参数数量InitialConvConv2D224x224x3112x112x647x729,408MaxPoolingMaxPool2D112x112x6456x56x643x320DenseBlock1Composite56x56x64

激活函数1.线性激活函数        •数学表达式：y=x        •优点：简单，易于理解和实现        •缺点：不能处理复杂的数据模式，无法引入非线性2.Sigmoid函数        •数学表达式：        •优点：将值映射到0和1之间，输出具

1.问题重现笔者在训练Vgg16网络时出现不收敛问题，具体描述为训练集准确率和测试集准确率一直稳定于某一值，如下图所示。2.可能的原因2.1数据问题噪声数据。不平衡的数据集、含有噪声或异常值的数据可能导致模型难以学习，尝试更换数据集，出现这种问题比较难办。数据预处理

神经元死亡问题：在使用ReLU激活函数及其变种激活函数时，输入小于零的神经元会输出零。这可能会带来神经元死亡问题。神经元死亡问题的原因和影响  某一个神经元输出0后，代表这个神经元死亡，这些神经元在前向传播中不再对输入产生任何影响。如果在训练过程中某些神经元的

ReLU（RectifiedLinearUnit，整流线性单元）是一种常用的激活函数，在深度学习中广泛应用于神经网络的隐藏层。ReLU激活函数的定义非常简单：ReLU(x)=max⁡(0,x)ReLU(x)=max(0,x)这意味着对于输入xx，如果xx大于0，则输出xx；如果xx小于或等于0，则输出0。ReLU的优点计算简单：R

练习题目将平均汇聚层替换为最大汇聚层，会发生什么？尝试构建一个基于LeNet的更复杂的网络，以提高其准确性。调整卷积窗口大小。调整输出通道的数量。调整激活函数（如ReLU）。调整卷积层的数量。调整全连接层的数量。调整学习率和其他训练细节（例如，初始化和轮数）。在MNIST数据

一、输入层初始化权重对于较深的网络，Xavier初始化和Kaiming初始化是常用的方法。Xavier假设输入和输出的方差相等，它特别适用于sigmoid和tanh激活函数，因为它能帮助保持信号在这些激活函数中传播时的方差不变，防止梯度消失或爆炸。Kaiming特别设计用于ReLU及其变体

文章目录1.Sigmoid激活函数2.Softmax激活函数3.ReLU激活函数4.LeakyReLU激活函数5.ELU激活函数6.Tanh激活函数激活函数（ActivationFunction）是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。它在神经网络中扮演着至关重要的角色，主

激活函数之前使用的a=σ(z)

    结论直接看——激活函数的选择方式        神经网络主体分为输入层、隐藏层和输出层三个模块。一般情况下，输入层只负责对数据的输入，并不做任何的变换。故而，激活函数的选择只涉及隐藏层和输出层两个模块。     神经网络主体图激

目录1.感知机2.多层感知机2.1XOR（单分类）2.2为何需要(非线性)激活函数？2.3经典激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）2.4多类分类2.5多隐藏层2.6调参（两种基本思路）2.7总结3.代码实现（pytorch）3.1从零实现可能的报错与解法3.2简洁实现原视频链接：10多层感知机+

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1、神经网络概览  什么是神经网络？如下图：  神经网络的结构与逻辑回归类似，只是神经网络的层数比逻辑回归多一层，多出来的中间那层称为隐藏层或中间层。从计算上来看，神经网络的正向传播和反向传播比logistic回归多了一次重复的计算。引入新的标签：方括号上标[i]表示当前所处的层

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之激活函数激活函数基本概念分类常见的激活函数2.Tanh/双曲正切激活函数3.ReLU激活函数4.Softmax激活函数PyTorch中如何使用1.线性激活函数2.非线性激活函数SigmoidTanhReLULeakyReLUParametricReLU(PReLU)使用激

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。1.零初始化（ZeroInitialization）：方法：将所有权重初始化为零。问题：对于

文章目录引言常见的激活函数阶跃函数**Sigmoid****ReLU****LeakyReLU****Softmax****Tanh**恒等函数对比分析梯度问题可训练性结语引言在前文对M-P神经元结构的介绍以及「深度学习｜模型推理：端到端任务处理」的推理过程演示中，我们反复提到了激活函数

今天学的有些小兴奋，终于解锁了很多熟悉但不明就里的术语。天呢，原来ReLU是“修正线性单元”的意思！RectifiedLinearUnit！但是呢，也有不大对付的地方：好几个地方前言不搭后语。容我一一道来。今天就顺序边读边记：线性模型（linearmodel）==把模型输入的特征x乘上一个权重，再加

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引入上一篇文章中我们了解了机器学习中最基本的模型线性模型（Linearmodels），由于其过于简单（只能调整其斜率w与截距b）无法反映真实数据中多数折线或曲线情况这种限制称为模型偏差（modelbias）。下文介绍：如何构建更复杂，误差更小的函数解决问题。注：此处的bias与线性模型中的b不同。

一.深度学习继续上一篇文章的深度学习的定义把w跟b更新的方向结合起来，就是一个向量，就是红色的箭头，再计算一次微分，再决定要走什么样的方向，把这个微分的值乘上学习率，再乘上负号，我们就知道红色的箭头要指向那里，就知道如何移动w跟b的位置，一直移动，期待最后可以找出一组不错的

我刚开始学习深度学习的时候，看到了这么一段话：作者把非线性激活函数（ReLU）用在了模型里，发现训练速度显著提高，原因在于传统用的是饱和非线性激活函数，例如tanh，训练时如果进入到饱和区域，那么会因为梯度变化过小而难以训练；而ReLU是一种非饱和非线性激活函数，接受阈是0~∞∞，不存在tan