标签：Binary 函数 Neural Activation 神经网络 实验 激活 平衡 模型

背景

神经网络模型的二值化被认为是在移动设备等资源受限环境中部署深度神经网络模型的一种有前途的方法。

模型

此处研究的是对一个激活函数做一个偏移，看最终的结果如何。

平衡指的应该就是例如二值数据，1和-1的数量。

实验

我们进行了一些实验，以监测由于ReLU函数的性质导致的不平衡激活分布是否有助于提高准确性。

建议使用可训练的激活函数，以便激活的分布可以平衡。

标签：Binary,函数,Neural,Activation,神经网络,实验,激活,平衡,模型
来源： https://blog.csdn.net/doswynkfsw/article/details/121792541

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。