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深度学习7 hsigmoid硬件友好的激活函数实现

hsigmoid

hsigmoid激活函数是对sigmoid的近似,尽可能对sigmoid进行拟合。值域为【0,1】,斜率为1/6

公式为:

,相比于sigmoid的指数运算可以节省大量的计算时间。

基于relu函数实现,小于0置0,大于1置1

  1. from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
  2. tmp=0
  3. def hsigmoid(x):
  4. x=x/6+0.5
  5. x=K.relu(x,max_value=1)*x/x
  6. return x
  7. get_custom_objects().update({'hsigmoid': layers.Activation(hsigmoid)})

训练试用

使用hsigmoid训练
使用hsigmoid训练网络

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