...硕士。现为谷歌软件工程师。TLDR (or the take-away)优先使用ReLU (Rectified Linear Unit) 函数作为神经元的activation function:背景深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一...
...大的问题就是两端饱和，造成梯度消失（解决办法：使用relu激活函数，BN等），此外输出不以0中心（以0中心的好处是可以加快模型收敛）。目前sigmoid激活函数多使用在二分类问题（对于大于二分类问题，如果类别之间存在相互...
...要使用神经网络层列举如下： VGG19_LAYERS = ( conv1_1, relu1_1, conv1_2, relu1_2, pool1, conv2_1, relu2_1, conv2_2, relu2_2, pool2, conv3_1, relu3_1, conv3_2, relu3_2, conv3_3, relu3_3, conv3_4,...
...网络倾向于部署若干个特定的激活函数（identity、sigmoid、ReLU 及其变体）。下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数，图的右侧是一些与神经网络相关的属性。1. Step激活函数 Step 更倾向于理论而不是实际，它模仿了生物神经元...
...与Sigmoid类似，也存在着梯度弥散或梯度饱和的缺点。 3、ReLU函数 ReLU是修正线性单元（The Rectified Linear Unit）的简称，近些年来在深度学习中使用得很多，可以解决梯度弥散问题，因为它的导数等于1或者就是0。相对于sigmoid和tan...
...2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout model.add(Conv2D(64, (3,3), activation=relu, input_shape = (100,100,32))) # This ads a Convolutional layer with 64 filters of size 3 * 3 to the graph 以下是如何将一些最流行的...
...er=dict(type='xavier')) #创建激活函数层 relu1=L.ReLU(conv1,in_place=True) #创建池化层 pool1=L.Pooling(relu1,pool=P.Pooling.MAX,kernel_size=3,stride=2) conv2=L.Convolution(pool1,kernel_size=3,...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
