mish比relu函数的优势
时间: 2023-06-16 07:06:40 浏览: 70
Mish是一种新的激活函数,它比ReLU函数具有以下优势:
1. Mish函数是一个光滑函数,可以帮助神经网络更快地收敛,并避免梯度消失问题。
2. Mish函数在输入值较小时,其导数接近于1,有助于避免梯度爆炸问题。
3. Mish函数在输入值较大时,会收缩函数的取值范围,避免神经元输出值过大。
4. Mish函数的输出范围在[-1,1]之间,可以更好地控制输出值的范围,避免过拟合问题。
总的来说,Mish函数比ReLU函数更平滑、更稳定,可以提高神经网络的性能。但是需要注意的是,Mish函数的计算复杂度较高,需要更多的计算资源。
相关问题
mish激活函数和leaky relu
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。
matlab绘制mish、relu、swish、elu、sigmoid、tash、LeakyReLU
好的,我可以为您提供一些代码示例来绘制这些激活函数的图像。
1. Mish:
```matlab
x = -10:0.1:10;
y = x.*tanh(log(1+exp(x)));
plot(x,y);
title('Mish function');
```
2. ReLU:
```matlab
x = -10:0.1:10;
y = max(0,x);
plot(x,y);
title('ReLU function');
```
3. Swish:
```matlab
x = -10:0.1:10;
y = x./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Swish function');
```
4. ELU:
```matlab
x = -10:0.1:10;
alpha = 1;
y = max(alpha*(exp(x)-1),x);
plot(x,y);
title('ELU function');
```
5. Sigmoid:
```matlab
x = -10:0.1:10;
y = 1./(1+exp(-x));
plot(x,y);
title('Sigmoid function');
```
6. Tanh:
```matlab
x = -10:0.1:10;
y = tanh(x);
plot(x,y);
title('Tanh function');
```
7. LeakyReLU:
```matlab
x = -10:0.1:10;
alpha = 0.01;
y = max(alpha*x,x);
plot(x,y);
title('LeakyReLU function');
```
以上是一些示例代码,您可以根据需要进行修改和调整。希望能帮到您!