Dynamic ReLU:根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文,它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU),可以将全局上下文编码为超函数,并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比,DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计,但表示能力明显增强,并且实现简单,所以可以非常简单的对我们现有的模型进行修改。
Dynamic ReLU (DY-ReLU)
对于给定的输入向量(或张量)x,DY-ReLU被定义为具有可学习参数θ(x)的函数fθ(x)(x),该参数适应于输入x,它包括两个功能:
超函数θ(x):用于计算激活函数的参数。
激活函数fθ(x)(x):使用参数θ(x)生成所有通道的激活。
https://avoid.overfit.cn/post/8db206f03cd54167b9eb2d06ebaffc6b
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验(一)
2022-08-28 将特征转换为正态分布的一种方法示例