3、激活层（Activiation Layers）及参数

caffe激活层（Activiation Layers）

在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。

输入：n*c*h*w

输出：n*c*h*w

常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等

1、Sigmoid

　　原型：

　　　　

层类型：Sigmoid

 layer {
   name: "encode1neuron"
   bottom: "encode1"
   top: "encode1neuron"
   type: "Sigmoid"
 }

2、ReLU / Rectified-Linear and Leaky-ReLU

　　

ReLU是目前使用最多的激活函数，主要因为其收敛更快，并且能保持同样效果。

标准的ReLU函数为max(x, 0)，当x>0时，输出x; 当x<=0时，输出0

f(x)=max(x,0)

层类型：ReLU

可选参数：

　　negative_slope：默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化，如果设置了这个值，那么数据为负数时，就不再设置为0，而是用原始数据乘以negative_slope

 layer {
   name: "relu1"
   type: "ReLU"
   bottom: "pool1"
   top: "pool1"
 }

3、TanH / Hyperbolic Tangent

利用双曲正切函数对数据进行变换。

层类型：TanH

layer {
  name: "layer"
  bottom: "in"
  top: "out"
  type: "TanH"
}

4、Absolute Value

求每个输入数据的绝对值。

f(x)=Abs(x)

层类型：AbsVal

 layer {
   name: "layer"
   bottom: "in"
   top: "out"
   type: "AbsVal"
 }

5、Power

对每个输入数据进行幂运算

f(x)= (shift + scale * x) ^ power

层类型：Power

可选参数：

　　power: 默认为1

　　scale: 默认为1

　　shift: 默认为0

 layer {
   name: "layer"
   bottom: "in"
   top: "out"
   type: "Power"
   power_param {
     power: 2
     scale: 1
     shift: 0
   }
 }

6、BNLL

binomial normal log likelihood的简称

f(x)=log(1 + exp(x))

层类型：BNLL

layer {
  name: "layer"
  bottom: "in"
  top: "out"
  type: “BNLL”
}

参考：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072507.html