YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu
一、本文介绍
本文记录的是利用带有注意力机制的激活函数ARelu改进YOLOv11的方法研究。v11默认的激活函数是Silu，通过引入了非线性因素，使网络能够学习和拟合更复杂的函数关系，但在处理梯度消失问题上能力相对较弱，且稳定性会受到输入值和网络参数的较大影响。而ARelu激活函数，通过注意力模块学习元素级别的残差，对于激活的输入能够有效放大从下游传播的梯度，从而缓解梯度消失问题。在面对复杂多样的数据时，能够灵活地调整激活效果。
专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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