Caffe傻瓜系列(3):激活层（Activiation Layers)及参数

在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。

输入：n*c*h*w

输出：n*c*h*w

常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等，下面分别介绍。

1、Sigmoid

对每个输入数据，利用sigmoid函数执行操作。这种层设置比较简单，没有额外的参数。

层类型：Sigmoid

示例：

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "encode1neuron"
bottom: "encode1"
top: "encode1neuron"
type: "Sigmoid"
}

2、ReLU / Rectified-Linear and Leaky-ReLU

ReLU是目前使用最多的激活函数，主要因为其收敛更快，并且能保持同样效果。

标准的ReLU函数为max(x, 0)，当x>0时，输出x; 当x<=0时，输出0

f(x)=max(x,0)

层类型：ReLU

可选参数：

　　negative_slope：默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化，如果设置了这个值，那么数据为负数时，就不再设置为0，而是用原始数据乘以negative_slope

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "pool1"
top: "pool1"
}

RELU层支持in-place计算，这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。

3、TanH / Hyperbolic Tangent

利用双曲正切函数对数据进行变换。

层类型：TanH

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "layer"
bottom: "in"
top: "out"
type: "TanH"
}

4、Absolute Value

求每个输入数据的绝对值。

f(x)=Abs(x)

层类型：AbsVal

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "layer"
bottom: "in"
top: "out"
type: "AbsVal"
}

5、Power

对每个输入数据进行幂运算

f(x)= (shift + scale * x) ^ power

层类型：Power

可选参数：

　　power: 默认为1

　　scale: 默认为1

　　shift: 默认为0

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "layer"
bottom: "in"
top: "out"
type: "Power"
power_param {
power: 2
scale: 1
shift: 0
}
}

6、BNLL

binomial normal log likelihood的简称

f(x)=log(1 + exp(x))

层类型：BNLL

[cpp] view plaincopy

layer {
name: "layer"
bottom: "in"
top: "out"
type: “BNLL”
}

Caffe傻瓜系列(3):激活层（Activiation Layers)及参数相关推荐

Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数
在激活层中,对输入数据进行激活操作(实际上就是一种函数变换),是逐元素进行运算的.从bottom得到一个blob数据输入,运算后,从top输入一个blob数据.在运算过程中,没有改变数据的大小,即输入 ...
转 Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数
在激活层中,对输入数据进行激活操作(实际上就是一种函数变换),是逐元素进行运算的.从bottom得到一个blob数据输入,运算后,从top输入一个blob数据.在运算过程中,没有改变数据的大小,即输入 ...
Caffe 学习系列
学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一 ...
Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数
所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数本文只讲解视觉层(Vision La ...
Caffe学习系列(17)：模型各层特征和过滤器可视化
转载自: Caffe学习系列(17):模型各层特征和过滤器可视化 - denny402 - 博客园 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html cif ...
Caffe学习系列(16)：各层权值参数可视化
原文有更新: Caffe学习系列(16):各层权值参数可视化 - denny402 - 博客园 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5103425.html 通过前面的 ...
Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...
Caffe新手教程傻瓜系列(9)：训练和测试自己的图片
在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因 ...
怎么在Caffe中配置每一个层的结构
如何在Caffe中配置每一个层的结构最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision ...
Caffe学习系列(6)：Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写
深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blob ...

Caffe傻瓜系列(3):激活层（Activiation Layers)及参数

Caffe傻瓜系列(3):激活层（Activiation Layers)及参数相关推荐

最新文章

热门文章