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在視覺任務(wù)上大幅超越ReLU的新型激活函數(shù)

AI算法與圖像處理

共 880字，需瀏覽 2分鐘

2020-11-16 18:30

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本文轉(zhuǎn)載自曠視研究院。

本文介紹曠視研究院的一個新成果，通過在激活函數(shù)領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新，提出一種在視覺任務(wù)上大幅超越ReLU的新型激活函數(shù)Funnel activation（FReLU），簡單又高效。

論文題目：Funnel Activation for Visual Recognition
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2007.11824
MegEngine開源：https://github.com/megvii-model/FunnelAct
關(guān)鍵詞：funnel 激活函數(shù)、視覺識別、CNN

具體而言，曠視研究院通過增加可忽略的空間條件開銷將ReLU和PReLU擴(kuò)展為2D激活函數(shù)。ReLU和PReLU分別表示為y = max（x，0）和y = max（x，px）的形式，而FReLU的形式為y = max（x，T（x）)，其中T（·）是二維空間條件（2D spatial condition）。

此外，空間條件以簡單的方式實現(xiàn)了像素級建模能力，并通過常規(guī)卷積捕獲了復(fù)雜的視覺layouts。最后，對ImageNet數(shù)據(jù)集、COCO數(shù)據(jù)集檢測任務(wù)和語義分割任務(wù)進(jìn)行了實驗，展示了FReLU激活函數(shù)在視覺識別任務(wù)中的巨大改進(jìn)和魯棒性。

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