Rectified Linear Unitは現在、深い畳み込みニューラルネットワークにおける最先端の活性化関数です。 ReLUの死にかけているニューロンの問題に対処するために、トレーニング可能な係数を

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 11:49

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710260988501131042/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12246v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.12246v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.12246v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ディープ畳み込みネットワークのパラメトリック変分線形ユニット（PVLU）</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">Rectified Linear Unitは現在、深い畳み込みニューラルネットワークにおける最先端の活性化関数です。 ReLUの死にかけているニューロンの問題に対処するために、トレーニング可能な係数を</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710260988501131042"><span class="datetime-body">2021/10/26 11:49</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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