作者：Frank Odom
PyTorch hook 是 hack 神经网络的一种简单、强大的方法，提高了生产效率。什么是钩子（Hook）？Hook 实际上在软件工程中相当常见，并不是 PyTorch 所独有的。一般来说，“hook”是在特定事件之后自动执行的函数。在现实世界中，你可能遇到过的一些 hook 的例子:网站在你访问 N 个不同页面后会显示一个广告。你的账户有资金入账时，银行 app
卷积中输出尺寸大小的计算定义几个参数输入图片大小 W×W 卷积核Filter大小F×F stride步长为S padding的像素数 P 于是我们可以得出计算公式为：N = (W − F + 2P )/S+1，在对N进行向下取整反卷积中输出尺寸大小的计算class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, st
1、torch.nn.ReLU()数学表达式ReLU的函数图示如下:优点： （1）收敛速度比 sigmoid 和 tanh 快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题） （2）计算复杂度低，不需要进行指数运算 缺点： （1）ReLu的输出不是zero-centered； （2）Dead ReLU Problem（神经元坏死现象）：某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数不会被更新（在负数部分，梯度为
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2023-12-31 16:14:18
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从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系relu多种实现之间的关系relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现：torch.nn.ReLU()
torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_()
torch.relu() torch.relu_()
而这3种不
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2023-11-14 20:35:30
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## 教你如何实现PyTorch的ReLU6函数参数
作为一名经验丰富的开发者，我会帮助你学习如何实现PyTorch中的ReLU6函数参数。首先，我会简要介绍整个实现流程，然后逐步指导你每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
### 实现流程
下面是整个实现流程的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现PyTorch的ReLU6函数参数流程
在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性2、ReLU（Rectified L
本文首先介绍了什么是激活函数，然后重点讲解了在深度学习中所使用的几类非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish、SoftMax，并详细介绍了这些函数的优缺点。1. 激活函数我们知道生物神经网络启发了人工神经网络的发展。但是，ANN 并非大脑运作的近似表示。所以在我们了解为什么在人工神经网络中使用激活函数之前，我们需要先了解一下生物神经网络与激活函数的相关
# PyTorch ReLU与ReLU6实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对PyTorch中的ReLU和ReLU6激活函数感到困惑。不要担心，这篇文章将帮助你了解这些函数的基本概念，并教你如何在PyTorch中实现它们。
## ReLU与ReLU6简介
ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其公式为：
\[ \text{ReLU}(x) = \m
1 ReLU激活函数提出的背景1）降低计算量。早期使用的sigmoid函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多；2）解决梯度消失的问题对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现 梯度消失 的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成
关于ReLU的详细介绍可以参考：ReLU激活函数 - 知乎训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。 例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大
1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数，最早的想法是用sigmoid函数或者tan
2022.05.26更新增加SMU激活函数前言激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。 此图来自百度百科，其中step function就是激活函数，它是对之前一层进行汇总后信号进行激活，传给下一层神经元。 常用的激活函数有以下10个：常用的10个激活函数SigmoidTanhReLUSoftmaxLeaky ReL
ReLu函数 修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从而允许基于梯度的学习（尽管在 x=0 的时候，导数是未定义的）。使用这个函数能使计算变得很快，因为无论是函数还是其导数都不包含复杂的数学运算。然而，当输入为负值的时候，R
ReLU为什么比Sigmoid效果好附：双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合： 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同？1、相比Sigmoid和tanh，ReLU摒弃了复杂的计算（这里指的是幂运算），提高了运算速度；2、对于深层的网络而
训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。
例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.
如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。Sigmoid和tanh是单调、可微的激活函数，是在RELU出现以前比较流行的激活函数。然而，随着时间的
一、ReLU相对于Sigmoid和Tanh的优点（1）计算效率高 ReLU函数数学形式简单，仅需要对输入进行阈值操作，大于0则保留，小于0则置为0。Sigmoid和Tanh需要指数运算但ReLU不需要。所以相比之下它会更快，降低了神经网络的运行时间和计算资源消耗。（2）解决梯度消失问题
ReLU在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x双曲正切函数：
f(x)=tanh(x)而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）
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2023-12-09 08:48:59
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这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？标准答案是：10亿AI调参侠都在用，用了都说好。但如果我们稍微深究一下，会更加深记忆，也增加对深度学习过程的理解。首先我们要明白，为什么要蘸东西吃？即：为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾
