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神经网络——非线性激活

news 来源：原创 2024/9/22 1:34:38

1 非线性激活

1.1 几种常见的非线性激活：

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ReLU (Rectified Linear Unit)线性整流函数
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Sigmoid
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1.2代码实战：

1.2.1 ReLU

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLUinput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))
print(input.shape)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.relu1 = ReLU()def forward(self, input):output = self.relu1(input)return outputtudui=Tudui()
output=tudui(input)
print(output)

inplace 参数：是否在原来位置上更新

在这里插入图片描述

1.2.2 Sigmoid

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterinput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))
print(input.shape)dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.sigmoid1 = Sigmoid()def forward(self, input):output = self.sigmoid1(input)return outputtudui=Tudui()writer = SummaryWriter("logs_Non-linear")
step = 0for data in dataloader:imgs, targets = datawriter.add_images("input", imgs, step)output = tudui(imgs)writer.add_images("output",output, step)step = step + 1writer.close()

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非线性变化的主要目的在于给网络引入非线性的特征。非线性特征越多，越能训练出符合各种曲线或特征的模型，从而提高模型的泛化能力。

2 线性层及其他层介绍：

2.1简要介绍nn模块里的各种层：

Normalization Layers正则化层
正则化可以加快神经网络的训练速度，用的比较少，不作介绍，自己看文档
Recurrent Layers：
一般用于文字识别，自己看文档。
Transformer Layers：
Linear Layers：
Dropout Layers：
在训练过程中，随机将输入张量的部分元素清零。主要作用是防止过拟合。
Saprse Layers：
用于自然语言处理。
Distance Functions：
计算两个值之间的距离
Loss Functions：
计算误差

2.2 Linear Layers讲解：

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Linear Layers的weight和bias的初始化是正态分布，可参考官方文档。
在这里插入图片描述

2.3代码实战：

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoaderdataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.linear1 = Linear(196608,10)def forward(self, input):output = self.linear1(input)return outputtudui=Tudui()for data in dataloader:imgs, targets = dataprint(imgs.shape)output=torch.flatten(imgs)print(output.shape)output = tudui(output)print(output.shape)