Discovering Parametric Activation Functions

激活函数 计算机科学 人工智能 人工神经网络 参数统计 梯度下降 任务(项目管理) 功能(生物学) 深度学习 过程(计算) 机器学习 数学 统计 管理 进化生物学 经济 生物 操作系统
作者
Garrett Bingham,Risto Miikkulainen
出处
期刊:Neural Networks [Elsevier BV]
卷期号:148: 48-65 被引量:35
标识
DOI:10.1016/j.neunet.2022.01.001
摘要

Recent studies have shown that the choice of activation function can significantly affect the performance of deep learning networks. However, the benefits of novel activation functions have been inconsistent and task dependent, and therefore the rectified linear unit (ReLU) is still the most commonly used. This paper proposes a technique for customizing activation functions automatically, resulting in reliable improvements in performance. Evolutionary search is used to discover the general form of the function, and gradient descent to optimize its parameters for different parts of the network and over the learning process. Experiments with four different neural network architectures on the CIFAR-10 and CIFAR-100 image classification datasets show that this approach is effective. It discovers both general activation functions and specialized functions for different architectures, consistently improving accuracy over ReLU and other activation functions by significant margins. The approach can therefore be used as an automated optimization step in applying deep learning to new tasks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
林林完成签到 ,获得积分20
刚刚
1秒前
1秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
11111完成签到,获得积分10
4秒前
猪猪侠完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
舒庆春发布了新的文献求助10
4秒前
共享精神应助闪闪小小采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
Owen应助zhan采纳,获得10
5秒前
grace发布了新的文献求助10
6秒前
lily发布了新的文献求助10
6秒前
畅快平蓝发布了新的文献求助10
7秒前
11111发布了新的文献求助10
7秒前
龚幻梦完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
肖婉晴完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
核桃应助PP采纳,获得10
9秒前
9秒前
10秒前
诚心的凌旋完成签到,获得积分20
11秒前
龚幻梦发布了新的文献求助10
11秒前
蜂蜜罐头发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
Ashley发布了新的文献求助10
12秒前
Adzuki0812发布了新的文献求助10
13秒前
阿俊1212完成签到,获得积分10
13秒前
完美世界应助小何采纳,获得10
13秒前
yuzhi发布了新的文献求助10
14秒前
YifuL发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975900
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520207
关于积分的说明 11201602
捐赠科研通 3256663
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798403
邀请新用户注册赠送积分活动 877564
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806430