mish激活函数和leaky relu
时间: 2023-06-05 22:48:05 浏览: 118
mish激活函数是一种新型的激活函数,它是由Sergey Ioffe在2019年提出的。与传统的激活函数相比,mish激活函数具有更好的性能和更快的收敛速度。它的公式为:f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))。
Leaky ReLU是一种修正线性单元(ReLU)的变体,它可以解决ReLU在负数区间出现的“死亡神经元”问题。Leaky ReLU在负数区间不是完全为,而是有一个小的斜率,这样可以保证负数区间的梯度不为,从而避免了“死亡神经元”的出现。它的公式为:f(x) = max(ax, x),其中a是一个小于1的常数。
相关问题
编写一段可以可视化Leaky Relu和Mish这两种激活函数的python代码,自变量由-10到10
以下是可视化Leaky Relu和Mish这两种激活函数的Python代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def leaky_relu(x, alpha=0.1):
return np.maximum(alpha * x, x)
def mish(x):
return x * np.tanh(np.log(1 + np.exp(x)))
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y_leaky_relu = leaky_relu(x)
y_mish = mish(x)
plt.plot(x, y_leaky_relu, label='Leaky Relu')
plt.plot(x, y_mish, label='Mish')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码首先定义了Leaky Relu和Mish两个激活函数的函数实现,然后生成了一个从-10到10的100个点的自变量x,并计算了这两种激活函数在自变量范围内的取值。最后使用Matplotlib库将这两个函数的图像可视化出来。
yolov5 Mish 激活函数
YoloV5中使用了Mish激活函数。Mish是一种新型的激活函数,其数学表达式为:
f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))
相比于常用的ReLU和LeakyReLU激活函数,Mish函数具有更好的性能。在YoloV5中,Mish激活函数被应用于卷积层和残差块中,可以使得模型的性能得到提升。