Caffe学习(4):激活层(Activiation Layers)及参数

Source
原文链接: https://www.cnblogs.com/denny402/p/5072507.html

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:

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

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

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

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

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

6、BNLL

binomial normal log likelihood的简称

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

层类型:BNLL

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