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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 380 - 383 (4page)
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An activation function has been mostly used for training a convolutional neural network (CNN). The activation function consists of two parts. One is a blocking area when x < 0 and the other is a linear output area when x >= 0. We found that the activation function does not efficiently reflect information about parts of x >= 0 and x < 0. From this observation, we propose a bi-activation function, consisting of a pos-activation function and a neg-activation function. The pos-activation function is the same as the existing activation function, and the neg-activation function has a blocking area when x >= 0 and a linear output area when x < 0. We experimented with CNN and typical datasets such as MNIST, Fashion MNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100. The bi-activation function performed better than RELU and eLU.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. BI ACTIVATION FUNCTION
IV. EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
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