2022年2月4日
PReLu
摘要： 1. 摘要 在$ReLu$的基础上作者提出了$PReLu$，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。 针对的$ReLu/PReLu$矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。 2. 介绍 在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我们 阅读全文
posted @ 2022-02-04 17:15 为红颜 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑