KaimingInit论文的译读笔记
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摘要
Rectified activation units (rectifiers)(即:整流激活单元,一般就是ReLU函数,因为在本文中Kaiming还提出了PReLU,所以他这里用的是“rectified activation unit”这个术语)在SOTA的神经网络中至关重要。在本文中,作者从两方面探究了针对图像分类的整流器神经网络。首先,本文提出PReLU,作为传统整流单元的推广形式。其次,作者推导出一种更加鲁棒的初始化方法,尤其是考虑到整流器的非线性。这项方法能够从头开始训练非常深的rectified(整流)模型,并研究更深或更广的网络架构。基于提出的PReLU的网络,本文在ImageNet2012分类数据集上实现了4.94%的top-5测试误差率。
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