[解決済み] NumpyでReLU関数を実装する方法
2022-01-30 22:38:35
質問
ReLU関数を使った簡単なニューラルネットワークを作りたいのですが、どうすればいいですか?どなたか、numpyを使ってどのように関数を実装したらよいか、ヒントをいただけないでしょうか。
どのように解決するのですか?
いくつかの方法があります。
>>> x = np.random.random((3, 2)) - 0.5
>>> x
array([[-0.00590765, 0.18932873],
[-0.32396051, 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> np.maximum(x, 0)
array([[ 0. , 0.18932873],
[ 0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> x * (x > 0)
array([[-0. , 0.18932873],
[-0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
>>> (abs(x) + x) / 2
array([[ 0. , 0.18932873],
[ 0. , 0.25586596],
[ 0.22358098, 0.02217555]])
次のコードで結果をタイミングする場合。
import numpy as np
x = np.random.random((5000, 5000)) - 0.5
print("max method:")
%timeit -n10 np.maximum(x, 0)
print("multiplication method:")
%timeit -n10 x * (x > 0)
print("abs method:")
%timeit -n10 (abs(x) + x) / 2
得ることができます。
max method:
10 loops, best of 3: 239 ms per loop
multiplication method:
10 loops, best of 3: 145 ms per loop
abs method:
10 loops, best of 3: 288 ms per loop
ということは、掛け算が一番早そうですね。
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