【摘 要】
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针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题,设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心,中国科学院大学,北京控制工程研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划科技创新2030—“新一代人工智能”重大资助项目(2018AAA0102701).
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针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题,设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围,自适应地生成多个独立的激活域,各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值;随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数,为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应;最后以NIN网络和ResNet18网络为例,在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,验证所提激活函数的性能.实验结果表明,与现有激活函数相比,本文提出的激活函数,由于能够更好
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