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非线性回归_阿勒拉哈_北京大学_神经网络算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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少关注整流器的性能。 在本文中,我们从两个方面研究了神经网络,尤其是由整流器驱动的神经网络。首先,我们提出了relu的新概括,我们称之为参数化整流线性单位(prelu)。该激活功能可自适应地学习整流器的参数,并以可忽略的额外计算成本提高精度。其次,我们研究了训练非常深的校正模型的难度。通过对整流器(relu / prelu)的非线性进行显式建模,我们导出了一种理论上合理的初始化方法,该方法可帮助从头开始直接训练的非常深的模型(例如,具有30个权重层)的收敛。这使我们拥有更大的灵活性来探索更强大的网络体系结构。 在1000类imagenet 2012数据集上,我们的prelu网络(prelu-net)导致5.71%的top-5错误单模型结果,该结果超过了所有现有的多模型结果。此外,我们的多模型结果在测试集上获得了5.94%的top-5误差,比ilsvrc 2014冠军(googlenet,6.66%[29])高26%。 tothebestofourknowledge,我们的结果首次超过了人类在视觉识别挑战方面的人类水平表现(在[22]中为5.1%)。 图1. relu与prelu。
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