mobilnetv3的Hsigmoid
时间: 2024-09-12 08:07:05 浏览: 30
MobileNetV3是一种轻量级的深度学习模型,它在移动设备上实现了高效的计算机视觉任务。其中,H-Sigmoid函数是MobileNetV3架构中的一个关键组件,用于替代传统的ReLU激活函数。H-Sigmoid不是简单的线性函数,而是一个改进版的S形激活函数。
H-Sigmoid函数有两个部分:
1. **Hard Sigmoid (HS)**: 它通过将输入值映射到0到6之间的范围,并将其转换为[0, 1]的概率分布,来模拟ReLU的非线性特性。HS表达式可以表示为:
```
HS(x) = min(max(0, x + 3) / 6, 1)
```
2. **Hard Swish**: 这是由HS进一步发展而来的一种激活函数,它结合了ReLU和HSigmoid的优势。Hard Swish在x > 0的部分使用ReLU,而在x <= 0的部分保持线性,即 `HS(x) * x`。
H-Sigmoid的设计有助于提高模型的精度,同时减少计算负担,因为它消除了ReLU激活可能出现的零梯度问题,并引入了一个平滑且接近线性的过渡区域。这使得MobileNetV3模型能够在更少的参数下达到更好的性能。
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