YOLO v4常见的非线性激活函数详解

下面是关于“YOLO v4常见的非线性激活函数详解”的完整攻略。

YOLO v4常见的非线性激活函数详解

在YOLO v4目标检测算法中，常用的非线性激活函数有以下几种：

1. Mish

Mish是一种新的非线性激活函数，它在YOLO v4中被广泛使用。Mish函数的公式如下：

$$
f(x) = x \cdot tanh(ln(1 + e^x))
$$

以下是使用Mish函数的示例：

import tensorflow as tf

def mish(x):
    return x * tf.math.tanh(tf.math.softplus(x))

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation=mish),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

2. LeakyReLU

LeakyReLU是一种常用的非线性激活函数，它在YOLO v4中也被广泛使用。LeakyReLU函数的公式如下：

$$
f(x) = \begin{cases}
x, & x > 0 \
\alpha x, & x \leq 0
\end{cases}
$$

以下是使用LeakyReLU函数的示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

3. Swish

Swish是一种新的非线性激活函数，它在YOLO v4中也被广泛使用。Swish函数的公式如下：

$$
f(x) = x \cdot sigmoid(\beta x)
$$

以下是使用Swish函数的示例：

import tensorflow as tf

def swish(x):
    return x * tf.keras.activations.sigmoid(x)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation=swish),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

总结

在本攻略中，我们介绍了YOLO v4常见的非线性激活函数，包括Mish、LeakyReLU和Swish。我们提供了使用这些函数的示例。这些非线性激活函数可以帮助提高YOLO v4目标检测算法的性能。