17、深度学习：从基础到应用的全面解析

深度学习：从基础到应用的全面解析

1. ReLU变体与神经网络优化

ReLU（Rectified Linear Unit）是神经网络中常用的激活函数，它还有一些值得考虑的变体：
- ELU（Exponential Linear Unit） ：当输入为负时与ReLU不同。此时，输出不会变为零，而是呈指数级缓慢下降至 -1。
- PReLU（Parametric Rectified Linear Unit） ：输入为负时与ReLU不同。在这种情况下，输出是一个线性函数，其参数使用与网络其他参数相同的技术进行学习。
- LeakyReLU ：与PReLU类似，但线性部分的参数是固定的。

智能优化器的选择

优化器的作用是通过修改神经网络的偏置和权重，确保神经网络能够快速且正确地对要解决的问题进行建模。要完成这项任务需要使用算法，并且必须选择正确的算法才能获得预期的结果。常见的优化器算法类型如下：
| 优化器算法 | 说明 |
| — | — |
| 随机梯度下降（SGD） | 基本的优化算法，通过随机选择样本计算梯度来更新参数 |
| RMSProp | 自适应学习率的优化算法，能够根据参数的更新情况动态调整学习率 |
| AdaGrad | 自适应学习率的优化算法，对不同参数使用不同的学习率 |
| AdaDelta | 自适应学习率的优化算法，改进了AdaGrad的一些缺点 |
| AMSGrad | 对Adam算法的改进，提高了算法的稳定性 |
| Adam及其变体（A