Maxout网络的原理

        Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能,理论上可以拟合任意凸函数,进而使得网络取得更好的性能。

        Maxout网络主要是扩展单个神经元里面的激活函数,可以将Maxout网络理解为是单个神经元的扩展。

        单个神经元的网络模型如图所示:

                

                计算公式为:

        而Maxout网络是将激活函数变成一个网络选择器,原理是将多个神经元并列地放在一起,从它们的输出结果中找到最大的那个,代表对特征响应最敏感,然后取这个神经元的结果参与后面的运算。如图所示:

                

        Maxout网络的激活函数有多个,每个的公式各不相同,可以理解成:

                

        最后输出的为所有结果中值最大的那个。相当于同时把多个神经元放在一起使用,哪个神经元的效果最好,就用哪个,从而得到更好的拟合效果。

Maxout网络的应用

        在TensorFlow中,通过reduce_max函数构建Maxout网络:

                tf.reduce_max(input_tensor,axis = None,name = None)

                reduce_max函数按axis方向对多个神经元的输出结果求最大值,然后将最大值当作输入按照神经元正反传播方向进行计算。

                该函数一共有三个参数,input_tensor为输入的tensor对象;axis为计算方向,axis = 0时按列求最大值,axis = 1时按行求最大值。

                有时,参数axis会变为reduction_indices,用途是一样的:

                tf.reduce_max(input_tensor,reduction_indices = None)