33、深入探索ReLU变体与在线核选择：性能分析与创新方案

深入探索ReLU变体与在线核选择：性能分析与创新方案

在深度学习领域，激活函数和核选择是两个关键的研究方向。激活函数决定了神经网络中神经元的输出，而核选择则在核方法中起着至关重要的作用。本文将详细探讨ReLU激活函数的多种变体，并介绍一种新颖的在线核选择方法。

ReLU激活函数及其变体

ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数在深度学习模型的成功中扮演着重要角色。然而，ReLU存在“死亡ReLU”问题，即当输入为负时，其梯度始终为零，这可能导致网络中的神经元“死亡”，尤其是在使用较大学习率或初始化不佳的情况下。为了解决这个问题，研究人员提出了多种ReLU变体，这些变体可以分为非对称和对称两类。

• 非对称变体

  • Leaky ReLU（LReLU） ：定义为 $LReLU(x) = \begin{cases} x, & x > 0 \ ax, & otherwise \end{cases}$，其中 $a$ 通常设置为 0.01，用于定义 $x < 0$ 时函数的斜率，确保神经元不会死亡。
  • Exponential Linear Unit（ELU） ：定义为 $ELU(x) = \begin{cases} x, & x > 0 \ a(e^x - 1), & otherwise \end{cases}$，其中 $a$ 通常设置为 1，旨在解决梯度消失问题，并使平均激活接近零。