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Keras使用Leaky_Relu等高级激活函数
在Keras中，Leaky_Relu等高级激活函数需要通过额外增加层来使用，而不能像RELU之类的激活函数可以作为参数初始化全连接层。 具体用法如下： from keras.layers import LeakyRelu input = Input(shape=(10,), name=‘state_input’) x = Dense(128, kernel_initializer=‘uniform’这可能是关于Pytorch底层算子扩展最详细的总结了！
1、前言 一般情况下，pytorch推荐使用python层的前端语言来构建新的算子。因为pytorch在python层的api已经足够丰富，可以构造出很多自定义的算子。但是有时候出于一些其他方面的考虑，会需要增加底层算子。例如有时候对性能要求很高，python不满足需求，又或者是需要链接其他的动态库另辟新径：用数学极限的眼光看神经网络中的激活函数
一、数学先验知识： 二、激活函数推导 a)、Relu b)、Leaky Relu c)、ELU 用公式(1-1)中e^x-1代替Leaky Relu 中x<0时的x，则有 d)、其他激活函数 对这个式子进行化简，看看其等价于什么？当然，前提默认是在当语义分割之ENet, LinkNet
作业内容： 1：文字回答：简述实时分割算法常用思想 实时分割要在保证分割准确性不会过低的前提下， 尽可能减少参数，压缩模型，因此实时网络对硬件设备的要求不高且省时。 实时分割算法常用思想有： 1）替换主网络： ResNet101或ResNet50替换为ResNet34或ResNet18 2）减少通道数：避免出现2048，1024等过