Activation functions introduce nonlinearity into deep neural networks. Most popular activation functions allow positive values to pass through while blocking or suppressing negative values. From the idea that positive values and negative values are equally important, and they must compete for activation, we proposed a new Competition-based Adaptive ReLU (CAReLU). CAReLU scales the input values based on the competition results between positive values and negative values. It defines two parameters to adjust the scaling strategy and can be trained uniformly with other network parameters. We verify the effectiveness of CAReLU on image classification, super-resolution, and natural language processing tasks. In the experiment, our method performs better than other widely used activation functions. In the case of replacing ReLU in ResNet-18 with our proposed activation function, it improves the classification accuracy on the CIFAR-100 dataset. The effectiveness and the new perspective on the utilization of competition results between positive values and negative values make CAReLU a promising activation function.


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在人工神经网络中,给定一个输入或一组输入,节点的激活函数定义该节点的输出。一个标准集成电路可以看作是一个由激活函数组成的数字网络,根据输入的不同,激活函数可以是开(1)或关(0)。这类似于神经网络中的线性感知器的行为。然而,只有非线性激活函数允许这样的网络只使用少量的节点来计算重要问题,并且这样的激活函数被称为非线性。
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