一、ReLU激活函数的介绍
ReLU函数的定义如下:对于输入x,如果x大于等于0,则输出为x本身;如果x小于0,则输出为0。可以表示为 ReLU(x) = max(0, x)。
二、ReLU激活函数的的作用
torch.nn.ReLU(inplace=True)是PyTorch中的一个激活函数,其功能是对输入进行逐元素的非线性变换。
当参数inplace=True表示将变换后的结果直接覆盖原来的输入张量,节省内存空间。如果没有指定inplace=True,则会返回一个新的张量作为输出。
通过应用torch.nn.ReLU(inplace=True),可以实现将负值部分截断为0的操作,从而增强神经网络的非线性特性,并且可以帮助网络更好地学习特征。
三、ReLU激活函数的举例用法
AlexNet网络结构中的第一层卷积为例:
其输入的图像大小为:227x227x3的图像
filter:11x11x48,stride=4,padding=0 output_size=(input_size+2xpadding-kernel_size)/stride+1=(227+2x0-11)/4+1=55 输出:55x55x48 激活函数:ReLU
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