Optimized injection of noise in activation functions to improve generalization of neural networks

可微函数 人工神经网络 激活函数 一般化 噪音(视频) 梯度下降 概率逻辑 计算机科学 随机共振 随机梯度下降算法 规范(哲学) 人工智能 数学 数学分析 法学 图像(数学) 政治学
作者
Fabing Duan,François Chapeau‐Blondeau,Derek Abbott
出处
期刊:Chaos Solitons & Fractals [Elsevier BV]
卷期号:178: 114363-114363
标识
DOI:10.1016/j.chaos.2023.114363
摘要

This paper proposes a flexible probabilistic activation function that enhances the training and operation of artificial neural networks by intentionally injecting noise to gain additional control over the response of each neuron. During the learning phase, the level of injected noise is iteratively optimized by gradient-descent, realizing a form of adaptive stochastic resonance. From simple hard-threshold non-differentiable neuronal responses, controlled injection of noise gives access to a wide range of useful activation functions, with sufficient differentiability to enable gradient-descent learning for both the neuron and the injected-noise levels. Experimental results on function approximation demonstrate injected noise generally converging to non-vanishing optimal levels associated with improved generalization abilities in the neural networks. A theoretical explanation of the generalization improvement based on the path norm bound is presented. With injected noise in the deep neural network, experimental results on classifying images also obtain non-vanishing optimal noise levels to achieve better testing accuracies. The proposed probabilistic activation functions show the potential of adaptive stochastic resonance for useful applications in machine learning.
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
戌博完成签到,获得积分10
刚刚
竹子发布了新的文献求助10
1秒前
彭于晏应助cb采纳,获得10
1秒前
葫芦娃完成签到,获得积分10
2秒前
Jasper应助iShine采纳,获得10
2秒前
lelele发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
dongdoctor完成签到 ,获得积分10
4秒前
魏莱发布了新的文献求助10
4秒前
Ulrica完成签到,获得积分10
4秒前
CipherSage应助包容追命采纳,获得10
4秒前
owldan完成签到 ,获得积分10
6秒前
一直向前完成签到,获得积分10
6秒前
舒服的映安完成签到 ,获得积分10
6秒前
lmh011115发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
一直向前发布了新的文献求助10
8秒前
End完成签到 ,获得积分10
9秒前
沉静的红酒完成签到,获得积分10
10秒前
yzxzdm完成签到 ,获得积分10
10秒前
Yara.H完成签到 ,获得积分10
10秒前
Meng完成签到,获得积分10
11秒前
13秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
15秒前
包容追命发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
梦鱼完成签到,获得积分10
18秒前
小林不熬夜完成签到,获得积分10
18秒前
玛卡巴卡完成签到,获得积分10
19秒前
希尔伯特发布了新的文献求助10
21秒前
Jasper应助dailyyang采纳,获得10
21秒前
冬凌草完成签到 ,获得积分10
21秒前
阿若完成签到,获得积分10
21秒前
英姑应助单纯冰棍采纳,获得10
21秒前
高高从霜完成签到 ,获得积分10
22秒前
lmh011115完成签到,获得积分10
22秒前
包容追命完成签到,获得积分20
23秒前
zhenya完成签到,获得积分10
24秒前
xiang929完成签到 ,获得积分10
26秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
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 4038446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576149
关于积分的说明 11374627
捐赠科研通 3305875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892680
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048