1. 摘要 在\(ReLu\)的基础上作者提出了\(PReLu\)，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。 针对的\(ReLu/PReLu\)矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。 2. 介绍 在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我
1. 摘要 在 \(ReLU\) 的基础上作者提出了 \(PReLU\)，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。 针对 \(ReLU/PReLU\) 的矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。 2. 介绍 在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。 因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。 涉及概念有：全连接层，prelu，batch normalizat
激活函数 深度学习的进展得益于人们对激活函数的更深理解 传统机器学习流行采用sigmoid激活函数， 这个函数可解释性好，数学性质好，但是在深度学习领域随着网络层的增加会导致梯度消失的问题。 TVM的激活函数类似 max(x-b), 实践上计算更快。 深度学习流行的relu, max(x) 形状和
model = Net() conv_params = list(map(id,model.conv1.parameters())) #提出前两个卷积层存放参数的地址 conv_params += list(map(id,model.conv2.parameters())) prelu_params = [] for m in model.modules(): #找到Prelu的参数 if isinstance(m, nn.PReLU):
