【pytorch22】激活函数与GPU加速

激活函数

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ReLu还是还是可能出现梯度弥散，因为x<0的时候，梯度还是可能小于0

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leaky relu，在x<0的时候，梯度就不会为0，梯度不会不动
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Relu函数在x=0处是不连续的

一种更加光滑的曲线是SELU，是两个函数的concat
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softplus，把ReLu的尖点x=0做了一个平滑处理，使得导数不连续的地方导数连续
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目前用的最多的是Relu、sigmoid，tan h(RNN)以及Leaky Relu

GPU加速

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loss层也是需要计算的，可以把loss层也搬到GPU上去

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