PyTorch入门学习（十）：神经网络-非线性激活

目录

一、简介

二、常见的非线性激活函数

三、实现非线性激活函数

四、示例：应用非线性激活函数

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一、简介

在神经网络中，激活函数的主要目的是引入非线性特性，从而使网络能够对非线性数据建模。如果只使用线性变换，那么整个神经网络就会退化为一个线性模型，因为线性函数的组合仍然是线性的。非线性激活函数通过引入非线性性质，使神经网络能够适应更复杂的数据。

二、常见的非线性激活函数

ReLU（Rectified Linear Unit）

ReLU 是一种广泛使用的非线性激活函数。它的数学表达式如下：

f(x) = max(0, x)

ReLU 将小于零的输入值设为零，而大于零的输入值保持不变。这种性质使得神经网络能够学习到稀疏特征，加速训练，以及更好地处理梯度消失问题。在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.ReLU() 实现 ReLU 激活。

Sigmoid 函数

Sigmoid 函数是另一种非线性激活函数，它的数学表达式如下：

f(x) = 1 / (1 + exp(-x))

Sigmoid 函数将输入值映射到 0 到 1 之间，它在二元分类问题中广泛使用。然而，Sigmoid 函数在深度神经网络中容易出现梯度消失问题。在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.Sigmoid() 实现 Sigmoid 激活。

三、实现非线性激活函数

在 PyTorch 中，实现非线性激活函数非常简单。首先定义一个继承自 nn.Module 的类，然后在 forward 方法中应用所需的激活函数。下面是一个使用 ReLU 和 Sigmoid 激活函数的示例：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoidclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init()self.relu = ReLU()self.sigmoid = Sigmoid()def forward(self, x):x_relu = self.relu(x)x_sigmoid = self.sigmoid(x)return x_relu, x_sigmoid

在上面的示例中，首先导入必要的库，然后定义了一个自定义模型 MyModel，它包含了 ReLU 和 Sigmoid 激活函数。在 forward 方法中，分别应用了这两个激活函数。

四、示例：应用非线性激活函数

下面将看到一个具体的示例，把非线性激活函数应用于图像数据。然后使用 PyTorch 和 CIFAR-10 数据集，这是一个广泛使用的图像分类数据集。最后使用 ReLU 和 Sigmoid 激活函数，并使用 TensorBoard 可视化结果。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.datasets# 加载 CIFAR-10 数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)# 定义自定义模型
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.relu = ReLU()self.sigmoid = Sigmoid()def forward(self, x):x_relu = self.relu(x)x_sigmoid = self.sigmoid(x)return x_relu, x_sigmoid# 创建模型实例和 TensorBoard 编写器
model = MyModel()
writer = SummaryWriter("logs")
step = 0# 遍历数据集并应用模型
for data in dataloader:imgs, targets = dataoutput_relu, output_sigmoid = model(imgs)writer.add_images("input", imgs, step)writer.add_images("output_relu", output_relu, step)writer.add_images("output_sigmoid", output_sigmoid, step)step += 1writer.close()

在上面的示例中，首先加载 CIFAR-10 数据集，然后定义了一个自定义模型 MyModel，其中包含了 ReLU 和 Sigmoid 激活函数。遍历数据集，将输入图像和经过激活函数处理后的输出图像写入 TensorBoard，以便进行可视化。

通过这个示例，可以看到非线性激活函数如何改变输入数据，引入非线性特性，从而增强神经网络的建模能力。

参考资料：

视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】