PyTorch中的`inplace=True`激活函数是否只在推理模式下有意义？
根据在PyTorch论坛上的讨论： nn.ReLU()和nn.ReLU(inplace=True)有什么区别？ 何时以及为什么应该设置inplace = True? inplace=True的目的是在不为此操作结果分配额外张量的情况下，原地(in place)修改输入。 这样可以更有...
如何在Keras中使用不同的激活函数来构建一个神经网络层？
我正在使用Python中的Keras工作，我有一个神经网络（请参见下面的代码）。 目前它只能使用ReLu激活函数。 出于实验目的，我想在一些神经元上使用ReLu，另一些神经元上使用Softmax（或其他激活函数）。例如，在拥有20个神经元的图层中，我想有10个神经元使用ReLu，10个神经元...
具有负奖励的强化学习激活函数
我有一个关于在正负奖励同时存在的环境下适当使用激活函数的问题。 在强化学习中，我相信我们的输出应该是所有可能动作的期望奖励。由于某些选择具有负奖励，我们希望输出范围包括负数。 这会让我认为，唯一适合的激活函数要么是线性的，要么是tanh。然而，在许多强化学习论文中，我看到了Relu的使用。...
如何在Tensorflow中仅使用Python编写自定义激活函数？
假设您需要创建一个无法仅使用预定义的TensorFlow构建块实现的激活函数，该怎么办？ 在Tensorflow中，您可以制作自己的激活函数。但这相当复杂，您必须用C++编写它并重新编译整个Tensorflow [1] [2]。 有更简单的方法吗？
PyTorch是否会在nn.Linear中自动应用softmax函数？
在pytorch中，分类网络模型定义如下：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() ...
在LSTM中使用tanh的直觉是什么？
在LSTM网络（Understanding LSTMs）中，为什么输入门和输出门使用tanh函数？ 这背后的直觉是什么？ 这只是一种非线性转换吗？如果是这样，我能否把它们都改成另一个激活函数（例如ReLU）？
Keras如何在Relu激活函数中使用max_value？
在keras/activation.py中定义的Relu函数是： def relu(x, alpha=0., max_value=None): return K.relu(x, alpha=alpha, max_value=max_value) 它有一个max_val...
具有线性激活的层和没有激活的层之间有什么区别？
我正在尝试使用Keras，并思考线性激活层和没有激活层之间有什么区别？它们的行为不是一样的吗？如果是，那么线性激活的意义是什么呢？ 我的意思是这两段代码之间的区别： model.add(Dense(1500)) model.add(Activation('linear')) model.a...
C#中的激活函数列表
我可以在数学中找到激活函数的列表，但无法在代码中找到。 如果有必要的话，我想这将是一个正确的地方来放置代码中的此类列表。 从这两个链接中开始翻译算法： https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function https://stats.stackex...
SpatialDropout2D、BatchNormalization和激活函数的正确顺序是什么？
对于CNN架构，我想使用SpatialDropout2D层代替Dropout层。此外，我想使用BatchNormalization。到目前为止，我总是在激活函数之前直接在卷积层后设置BatchNormalization，就像Ioffe和Szegedy提到的论文中一样。而且，我总是在MaxPoo...