prelu激活函数relu6激活函数谁好
时间: 2023-10-15 18:06:20 浏览: 53
PReLU激活函数和ReLU6激活函数都是常用的激活函数,它们各有优缺点,具体使用要根据具体情况而定。
PReLU激活函数是一种带参数的修正线性单元,相比于ReLU激活函数,它在负值区域可以有小的斜率,这样可以在一定程度上缓解ReLU激活函数在负值区域出现的“死亡神经元”问题。同时,PReLU激活函数的参数可以通过反向传播进行学习,所以具有更强的表达能力。但是,PReLU激活函数的计算量较大,训练时间较长。
ReLU6激活函数在ReLU激活函数的基础上加入了上限约束,即当输入大于6时,输出为6。这样可以避免输入值过大,导致网络不稳定的问题。但是,ReLU6激活函数在负值区域依然存在“死亡神经元”问题,且不具备可学习参数,表达能力较弱。
因此,PReLU激活函数和ReLU6激活函数各有其优点和缺点,具体使用要根据具体情况而定。
相关问题
keras中的PRELU激活函数
PRELU(Parametric Rectified Linear Unit)激活函数是一种可学习的激活函数,它在输入为负时,在ReLU的基础上引入一个可学习的斜率,从而增加了模型的表达能力。其数学形式为:
f(x) = max(0, x) + alpha * min(0, x)
其中,alpha是可学习的参数,用于控制负值的斜率。当alpha为0时,PRELU退化为ReLU。在keras中,可以通过在Dense或Conv2D层中设置activation参数为'prelu'来使用PRELU激活函数。同时,也可以通过在Lambda层中手动实现PRELU激活函数。
prelu激活函数pytorch代码
下面是PyTorch中PReLU的激活函数代码示例:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(6)
self.prelu1 = nn.PReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)
self.prelu2 = nn.PReLU()
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.prelu1(x)
x = F.max_pool2d(x, (2, 2))
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.prelu2(x)
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def num_flat_features(self, x):
size = x.size()[1:]
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
net = Net()
```
以上代码中包括了一个使用PReLU激活函数的神经网络模型,其中`nn.PReLU()`是PyTorch自带的PReLU激活函数,在`Net()`的构造函数中被实例化并用于各层之间的传递。在`forward()`函数中,先经过卷积层和BatchNorm层,然后再通过PReLU激活函数进行非线性变换,最后一并传入下一层。