训练YoloV5模型时使用的激活函数
时间: 2023-12-30 18:05:26 浏览: 31
YoloV5模型中使用了一种称为"Swish"的激活函数,它是一种自适应激活函数,具有以下形式:
```
f(x) = x * sigmoid(beta * x)
```
其中,`sigmoid`是Sigmoid函数,`beta`是一个可学习的参数。Swish激活函数的主要优点是在保持ReLU激活函数的非线性特性的同时,可以更好地抑制极端值。在训练过程中,Swish激活函数可以提高模型的准确性和泛化能力。
相关问题
yolov5使用的激活函数
YoloV5使用的激活函数主要是Mish和SiLU。Mish是一种新型的激活函数,它在保持ReLU的优点的同时,能够更好地解决梯度消失问题,提高模型的性能。而SiLU(Sigmoid Linear Unit)是一种类似于ReLU的激活函数,但比ReLU更平滑,同时也能够提高模型的性能。在YoloV5中,这两种激活函数被广泛地应用于不同的网络层中。
yolov5 backbone SiLU激活函数
对的,YOLOv5采用的是SiLU(Swish-1)激活函数作为骨干网络中的激活函数。SiLU函数是一个可微分的非线性函数,其形式为:f(x) = x * sigmoid(x)。相比于ReLU函数,SiLU函数在保持非线性的同时,具有更加平滑的导数,因此可以更有效地传播梯度信息,从而提高模型的性能。此外,SiLU函数还具有更好的数值稳定性和鲁棒性,适用于大规模深度学习任务。