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基于改进的S-ReLU激活函数的图像分类方法
文献摘要：
为解决ReLU函数负区域取值为0而引发的对应权重无法更新的问题,提出了新的激活函数S-ReLU.该函数在负区域具有软饱和性,增加了负样本数据的关注度.通过赋予负区域输出值较小的导数,促进了负输入值的反向传播,提高了模型的鲁棒性.通过与其他常见激活函数在数据集MNIST、CIFAR-10上使用LeNet-5模型的对比实验,探究基于S-ReLU激活函数的图像分类效果.实验结果表明,对于MNIST和CIFAR-10数据集,相比使用其他激活函数,S-ReLU函数提高了模型的分类精度.
文献关键词：
激活函数;图像分类;卷积神经网络;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
徐静萍;王芳
作者机构：
燕山大学理学院,秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]徐静萍;王芳-.基于改进的S-ReLU激活函数的图像分类方法)[J].科学技术与工程,2022(29):12963-12968
A类：
B类：
ReLU,激活函数,图像分类,分类方法,该函,饱和性,导数,反向传播,MNIST,CIFAR,LeNet,分类效果,分类精度
AB值：
0.300004
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