一种使用log函数的新型修正激活单元LogReLU

摘要：

提出一种新型校正激活函数的改进,该新型校正激活函数带有一个可变参数,使用对数函数对正区域的梯度进行矫正,解决了预测准确率较低的问题.改进的激活函数使用两个不同参数分别控制正区域和负区域的梯度.通过对两个不同数据集进行仿真实验的结果表明,新提出的两种方法效果均好于原始的修正线性单元,带有两个参数的改进使验证错误率分别降低了0.14%和5.33%.

关键词：人工智能、卷积神经网络、激活函数、ReLU

所属期刊栏目：55

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472160;国家科技支撑计划项目2014BAH29F03

在线出版日期：2017-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：617-622