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有relu、leak relu和我自己设计的一种新型relu，但是不知道怎么实现。我希望你能帮帮我！

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我刚刚花了一个小时阅读了一篇关于 Rectified Linear Units (ReLu) 的论文。我发现很难解开所涉及的数学。

基本上只是说，在您进行抽搐和池化之后，您将任何负值更改为 0？

是这样吗？

我有一个简单的 LSTM 网络，大致如下所示：

我的问题是。当我不使用激活 (activation=None) 或使用 tanh 时，一切正常，但是当我切换 relu 时，我不断收到“训练期间的 NaN 损失”，这是为什么呢？它是 100% 可重现的。

我尝试使用从这个地方下载的权重和 cfg 在暗网上运行 Openpose：https ://github.com/lincolnhard/openpose-darknet

这是我尝试在 Opencv 中创建网络时出现的错误

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() 中的错误 Traceback (最近一次调用最后一次) ----> 1 darknet = cv2.dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights)

错误：OpenCV(4.0.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\darknet\darknet_io.cpp:552：错误：（-212：解析错误）不支持的激活：relu in function 'cv ::dnn::darknet::ReadDarknetFromCfgStream'

我正在尝试训练卷积网络，但无论我做什么，损失都会改变。我想知道我哪里出错了，也很感谢任何友好的建议，因为这是我第一次处理如此大的数据。

我尝试了优化器（adam、SGD、adamdelta...）、损失函数（平方平均误差、二进制交叉熵...）和激活（Relu、elu、selu ....）的许多组合，但问题仍然存在持续存在。

我的项目性质：这是我在模拟中训练一辆简单的自动驾驶汽车的尝试。

训练数据：训练数据被分成大约 4000 个 .h5 文件。每个文件正好有 200 张图像，每个图像都有各自的数据，例如速度、加速度等。

由于数据的性质，我决定以 200 个小批量进行训练并循环浏览所有文件。

结果：

最后，如果您对我的项目有任何建议，我将不胜感激。</p>

这是在 TensorFlow 中制作自定义估算器的指南： https ://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators

隐藏层使用tf.nn.relu：

我稍微改变了这个例子来学习XOR， withhidden_units=[4]和n_classes=2。当激活函数更改为tf.nn.sigmoid时，示例照常工作。为什么会这样？它是否仍然给出正确的结果，因为 XOR 输入只是零和一？

这两个函数都给出了平滑的损失曲线收敛到零线。

我们使用 ReLu 代替 Sigmoid 激活函数，因为它没有像 sigmoid 一样的激活函数中存在的梯度消失和爆炸问题，
Leaky-ReLU 是 Rely 的改进之一。每个人都在谈论 Leaky-ReLU 的优势。但是 Leaky-ReLU 的缺点是什么？

有关于 Relu 反向传播的 python 代码。和代码是一样dx=(x>0)*dout的，x>0part 是做什么的？谁能解释一下这行代码？

Ciao，我正在研究 R 中的神经网络。我曾经在 python 中使用 Keras 编写这种东西，所以我希望能够为不同的层设置不同的激活函数。

让我解释。假设我想构建一个具有 2 个隐藏层（比如 5 个和 4 个神经元）和一个介于 -1 和 1 之间的输出的神经网络。

我想在隐藏层设置RELU或softplus ，在输出层设置tanh。

这里的问题是神经网络包允许我通过参数act.fun只选择一个激活函数：

我尝试将 act.fun 参数设置为c(softplus, softplus, tanh)但当然我得到一个错误，因为神经网络函数只需要一个函数用于该参数。

你知道我如何以这种方式设置神经网络吗？在互联网上，我只能找到用这个包构建的非常基本的线性神经网络。如果不可能，这意味着这个包几乎没有用，因为它只能构建“线性模型”（？？！）

非常感谢，曹

嗨，我想在 python 中实现一个 lambda 函数，如果 x> 1 和 0 否则返回 x (relu)：

所以我有 喜欢：

需要注意的是，我想将 lambda 的值传递给函数

但它失败了......