h-swish激活函数院里
时间: 2024-02-17 17:39:04 浏览: 177
h-swish是为了在移动设备上应用Swish并降低计算开销而提出的一种激活函数。 它是对Swish激活函数的一种变种,通过简化计算过程来提高效率。与Swish相比,h-swish的计算更简单,不需要使用sigmoid函数。因此,h-swish在移动设备上的应用更加高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
相关问题
h-swish激活函数
h-swish(hard swish)是一种针对神经网络中常用的激活函数sigmoid和ReLU两者之间的折中方案。它是由华为公司提出的,在MobileNetV3中得到了应用。
与ReLU和sigmoid不同,h-swish的函数形式是一个三次函数,它在计算速度和精度之间取得了良好的平衡。与ReLU相比,它具有更平滑的曲线,可以减少梯度爆炸和梯度消失的问题。与sigmoid相比,它具有更快的计算速度和更好的准确性。
h-swish的公式如下:
h-swish(x) = x * ReLU6(x + 3) / 6
其中,ReLU6(x)表示ReLU函数与6的较小值,即:ReLU6(x) = min(max(0,x),6)。
h-swish可以作为卷积神经网络中的激活函数,用于替代ReLU或sigmoid。
h-swish 激活函数matlab代码
对于h-swish激活函数的Matlab代码,以下是一个示例实现:
```matlabfunction output = h_swish(input)
output = input .* max(0, min(1, input +3)) ./6;
end```
这是一个简单的函数,将输入元素与0和1之间的值相乘,同时限制输入的范围在-3和3之间,最后除以6。这个函数实现了h-swish激活函数的逼近,以便在轻量级网络中使用,并减少计算量。你可以将输入作为参数传递给函数,并得到相应的输出。
请注意,这只是一个简单的示例实现,你可以根据需要进行调整和优化。
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