caffe之激活层

前言：本文参考博客denny402
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，下面分别介绍。
1、Sigmoid
对每个输入数据，利用sigmoid函数执行操作。这种层设置比较简单，没有额外的参数。

层类型：Sigmoid
示例：

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. 设置激活函数在负数部分的斜率。对于输入数据小于0的话，则乘以这个因子；斜率为0时，则为标准的ReLU。
RELU层支持in-place计算，这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。

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”
}