一、什麼是ReLU函數
ReLU（Rectified Linear Unit）函數是一種常用的激活函數，通常用於深度神經網路中的隱藏層和卷積神經網路中的卷積層。
它是一個非線性函數，定義為輸入x和輸出y之間的關係y=max(0,x)。
def relu(x):
return max(0, x)
二、如何在神經網路中應用ReLU函數
在神經網路中，我們通常使用激活函數將輸入信號的線性加權和轉換為非線性輸出。ReLU函數的優點之一是它可以通過設置閾值來使神經元具有稀疏性，即只激活一部分神經元，減少網路的複雜度。此外，ReLU函數計算簡單，可以加快神經網路的計算速度。
class ReLU:
def forward(self, x):
self.cache = x
return np.maximum(0, x)
def backward(self, dout):
dx = dout * (self.cache > 0)
return dx
三、ReLU函數的優劣勢
ReLU函數作為一種常用的激活函數，具有以下優勢：
1、解決梯度消失問題：ReLU函數的斜率在正半軸上始終為1，可以避免梯度消失問題。
2、計算速度快：ReLU函數的計算非常簡單，只需要取max函數。
3、提升模型稀疏性：ReLU函數可以使神經元具有稀疏性，減少網路的複雜度。
但是，ReLU函數也存在以下缺點：
1、死亡ReLU問題：當輸入為負數時，ReLU函數的輸出為0，此時神經元將無法更新，稱為死亡ReLU問題。
2、輸出不是zero-centered：ReLU函數的輸出非常不均衡，因為它只能輸出非負值。
3、容易出現梯度爆炸：如果權重初始化得不夠慎重，ReLU函數在正半軸上的斜率會非常大，容易造成梯度爆炸。
四、ReLU函數與其他激活函數的比較
除了ReLU函數，還有sigmoid函數、tanh函數、Leaky ReLU函數等激活函數可供選擇。下面是使用不同激活函數的神經網路訓練MNIST數據集的準確率對比圖：
從圖中可以看出，在訓練深度神經網路時，ReLU函數通常可以獲得更好的精度和更快的收斂速度，所以在實際應用中被廣泛採用。
原創文章，作者：KKNL，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/144026.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 