ついに誕生！期待の新しい活性化関数「Mish」解説
3つの要点 ✔️ ReLU、Swishに次ぐ新たな活性化関数Mishを提案 ✔️ MNISTやCIFAR-10/100などでReLUとSwishを圧倒 ✔️ 論文筆者実装のGitHubレポは早速600以上のスターを持ち、非常に簡単に使える Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function written by Diganta Misra (Submitted on 23 Aug 2019 (v1), last revised 2 Oct 2019 (this version, v2)) Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Neural and Evolutionary Comp
ニューラルネットワークの学習を部品（レイヤー）別にざっくり整理／活性化関数「Tanh」「Sigmoid」「ReLu」 - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
目次 活性化関数をざっくりイメージ 活性化関数の整え方のアプローチ 役割１：単位をそろえて比較しやすくする 役割２：特徴を際立たせる アプローチによって相性のよいデータ が違う Neural Network Consoleのリファレンスで確認 グラフを見て役割をイメージ Pythonで各活性化関数を実装 活性化関数には有効範囲があります まとめ：活性化関数は特性を意識して使う 活性化関数をざっくりイメージ 活性化関数について、ざっくり整理します。 専門用語を極力使わず、多少の不正確さは目をつぶっても、なんとなくイメージできることを目標にして整理します。 まず、ニューラルネットワークで学習する流れをざっくり図にしてみました。 ニューラルネットワークの目的のひとつとして「既存の正解がわかっているデータで勉強（学習）して、未知のデータから、正解が導けるようになること」があります。 ポイントはどう
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