Ta strona zawiera linki partnerskie, za które możemy otrzymać rekompensatę.
Opis produktu
Recently, deep learning has caused a significant impact on computer vision, speech recognition, and natural language understanding. In spite of the remarkable advances, deep learning recent performance gains have been modest and usually rely on increasing the depth of the models, which often requires more computational resources such as processing time and memory usage. To tackle this problem, we turned our attention to the interworking between the activation functions and the batch normalization, which is virtually mandatory currently. In this work, we propose the activation function Displaced Rectifier Linear Unit (DReLU) by conjecturing that extending the identity function of ReLU to the third quadrant enhances compatibility with batch normalization. Moreover, we used statistical tests to compare the impact of using distinct activation functions (ReLU, LReLU, PReLU, ELU, and DReLU) on the learning speed and test accuracy performance of VGG and Residual Networks state-of-the-art models. These convolutional neural networks were trained on CIFAR-10 and CIFAR-100, the most commonly used deep learning computer vision datasets. The results showed DReLU speeded up learning in all models and datasets. Besides, statistical significant performance assessments (p
Enhancing Deep Learning Performance Using Displaced Rectifier Linear Unit
Recently, deep learning has caused a significant impact on computer vision, speech recognition, and natural language understanding. In spite of the remarkable advances, deep learning recent performance gains have been modest and usually rely on increasing the depth of the models, which often requires more computational resources such as processing time and memory usage. To tackle this problem, we turned our attention to the interworking between the activation functions and the batch normalization, which is virtually mandatory currently. In this work, we propose the activation function Displaced Rectifier Linear Unit (DReLU) by conjecturing that extending the identity function of ReLU to the third quadrant enhances compatibility with batch normalization. Moreover, we used statistical tests to compare the impact of using distinct activation functions (ReLU, LReLU, PReLU, ELU, and DReLU) on the learning speed and test accuracy performance of VGG and Residual Networks state-of-the-art models. These convolutional neural networks were trained on CIFAR-10 and CIFAR-100, the most commonly used deep learning computer vision datasets. The results showed DReLU speeded up learning in all models and datasets. Besides, statistical significant performance assessments (p
Ta strona zawiera linki partnerskie, za które możemy otrzymać rekompensatę.
Dostawa, zwroty i zwroty
Dostawa
Sprzedawcy oferują szereg opcji dostawy, dzięki czemu możesz wybrać tę, która jest dla Ciebie najbardziej dogodna. Wielu sprzedawców oferuje bezpłatną dostawę. Zawsze możesz znaleźć koszt wysyłki i szacowaną datę dostawy na liście sprzedawcy. Podczas realizacji transakcji zobaczysz pełną listę opcji dostawy. Mogą to być: dostawa ekspresowa, dostawa standardowa, dostawa ekonomiczna, Click & Collect, bezpłatny odbiór lokalny od sprzedawcy.
Zwroty
Opcje zwrotu produktu różnią się w zależności od tego, co chcesz zwrócić, dlaczego chcesz go zwrócić, a także polityki zwrotu sprzedawcy. Jeśli produkt jest uszkodzony lub nie pasuje do opisu aukcji, możesz go zwrócić, nawet jeśli polityka zwrotów sprzedawcy mówi, że nie przyjmuje zwrotów. Jeśli zmieniłeś zdanie i nie chcesz już produktu, nadal możesz poprosić o zwrot, ale sprzedawca nie musi go akceptować. Jeśli kupujący zmieni zdanie na temat zakupu i chce zwrócić przedmiot, może być konieczne opłacenie kosztów wysyłki zwrotnej, w zależności od polityki zwrotów sprzedającego. Sprzedawcy mogą podać kupującemu adres zwrotny i dodatkowe informacje o przesyłce zwrotnej. Sprzedawcy płacą za przesyłkę zwrotną, jeśli występuje problem z produktem. Na przykład, jeśli element nie pasuje do opisu aukcji, jest uszkodzony, wadliwy lub podrobiony. Zgodnie z prawem klienci w Unii Europejskiej mają również prawo do anulowania zakupu przedmiotu w ciągu 14 dni od daty otrzymania lub otrzymania przez osobę trzecią wskazaną przez Ciebie (inną niż przewoźnik) ostatniego zamówionego przez Ciebie towaru (jeśli dostarczane osobno). Dotyczy to wszystkich produktów z wyjątkiem produktów cyfrowych (np. Muzyka cyfrowa), które są natychmiast dostarczane za potwierdzeniem użytkownika, oraz innych produktów, takich jak wideo, DVD, audio, gry wideo, produkty związane z seksem i zmysłowością oraz produkty programowe, w których produkt został niezamknięty.
Zwroty
Sprzedawcy muszą zaoferować zwrot pieniędzy za niektóre przedmioty, tylko jeśli są wadliwe, takie jak: artykuły spersonalizowane i przedmioty na zamówienie, artykuły łatwo psujące się, gazety i czasopisma, nieopakowane płyty DVD i oprogramowanie komputerowe. Jeśli wykorzystałeś saldo PayPal lub konto bankowe do sfinansowania oryginalnej płatności, zwrócone pieniądze wrócą do salda konta PayPal. Jeśli użyłeś karty kredytowej lub debetowej do sfinansowania oryginalnej płatności, zwrócone pieniądze wrócą na twoją kartę. Sprzedawca dokona zwrotu w ciągu trzech dni roboczych, ale przetworzenie przelewu może potrwać do 30 dni. W przypadku płatności finansowanych częściowo z karty, a częściowo z salda / banku, pieniądze pobrane z karty zostaną zwrócone na kartę, a pozostała część powróci do salda PayPal.