在caffe中，網路的結構由prototxt檔案中給出，由一些列的layer（層）組成，常用的層如：資料載入層、卷積操作層、pooling層、非線性變換層、內積運算層、歸一化層、損失計算層等；本篇主要介紹啟用函式層
下面首先給出啟用函式層的結構設定的乙個小例子（定義在.prototxt檔案中）
layer
注意：activation是一種element-wise的操作，所以，可以做in-place來節約記憶體，通過給bottom blob和top blon相同的名字來實驗
參考：caffe tutorial
Caffe學習（七）啟用函式
啟用函式的起源是希望該函式能夠對神經元進行建模，進而起到對輸入的資料進行非線性響應的過程。啟用函式應該具有的性質 1 非線性。線性啟用層對於深層神經網路沒有作用，因為其作用以後仍然是輸入的各種線性變換。2 連續可微。梯度下降法的要求。3 範圍最好不飽和，當有飽和的區間段時，若系統優化進入到該段，梯度...
caffe系列之啟用函式
1 sigmoid layer 2 relu retified linear and leaky relu 可選引數 negative slope 預設為0。對標準的relu函式進行變化，如果設定了這個值，那麼資料為負數時，就不再設定為0，而是原始資料乘以negative slope。layer r...
caffe 學習系列啟用層及其引數
在啟用層中，對輸入資料進行啟用操作 實際上就是一種函式變換 是逐元素進行運算的。從bottom得到乙個blob資料輸入，運算後，從top輸出乙個blob資料。在運算過程中，沒有改變資料的大小，即輸入和輸出的資料大小是相等的。輸入 n c h w 輸出 n c h w 常用的啟用函式有sigmoid,...