激活函数之ReLU函数

最新推荐文章于 2025-03-21 11:56:47 发布
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分类专栏： 人工智能
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0 前言

激活函数的引入是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数每层就相当于矩阵相乘。每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机

加入激活函数，给神经元引入非线性因素，神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。

1 激活函数之ReLU函数

ReLU函数是目前比较火的一个激活函数,函数公式：f(x)=max(0,x)，函数图像如下

相比sigmod函数与tanh函数有以下几个优点

1)克服梯度消失的问题

2）加快训练速度

注：正因为克服了梯度消失问题，训练才会快

缺点：

1）输入负数，则完全不激活，ReLU函数死掉。

2）ReLU函数输出要么是0，要么是正数，也就是ReLU函数不是以0为中心的函数

深度学习中最大的问题是梯度消失问题，使用tanh、sigmod等饱和激活函数情况下特别严重（神经网络在进行方向误差传播时，各个层都要乘以激活函数的一阶导数，梯度每传递一层就会衰减一层，网络层数较多时，梯度G就会不停衰减直到消失），使得训练网络收

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ReLu(Rectified Linear Units)激活函数
weixin_34167043的博客
04-24 2036
论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在。 从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区...
激活函数ReLU
August-us的博客
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激活函数ReLUReLUPReLU(Parametric)E(Exponential)LU系列文章： ReLU   Relu(Rectified Linear Unit)函数也可谓是一个里程碑式的激活函数。我们之前已经谈到过sigmoid函数和tanh函数的缺点，我们接下来就看relu如何回避这些不利之处，同时又会带来什么新的问题。   先看relu的函数表达式，relu(x)=max(x,0)r...
Relu激活
2301_76846375的博客
10-05 1733
是卷积神经网络（CNN）以及许多深度学习模型中最常用的激活函数之一。它的主要作用是引入非线性，使模型能够学习和表达更复杂的特征。以下是对ReLU激活函数的详细解释。
【漫话机器学习系列】152.ReLU激活函数（ReLU Activation Function）
最新发布
IT古董
03-21 1133
在深度学习中，激活函数（Activation Function） 是神经网络中的关键组成部分，它赋予了神经网络非线性能力，使得模型能够学习复杂的数据模式和特征。其中，修正线性单元（Rectified Linear Unit, ReLU） 是目前最流行的激活函数之一，广泛应用于深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）等架构中。
ReLU激活函数：简单之美
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导语在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。
ReLU激活函数
吃葡萄不吐葡萄皮
07-18 7177
ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数是一种常用的非线性激活函数，其原理是在输入小于等于零时输出为零，在输入大于零时输出等于输入值。ReLU激活函数的作用是引入非线性变换，使得神经网络可以学习更复杂的模式和特征。它的主要优点是计算简单、不存在梯度消失问题，并且能够加速收敛和提高模型的泛化能力。在深度学习中，ReLU激活函数通常被应用于神经网络的隐藏层，作为非线性激活函数使用。在这个例子中定义了一个包含ReLU激活函数的简单的全连接神经网络模型。表示ReLU激活函数的输出；
ReLu激活函数
lucky_kai的博客
06-30 1万+
**概述：**ReLU函数的计算是在卷积之后进行的，因此它与tanh函数和sigmoid函数一样，同属于非线性激活函数。ReLU函数的倒数在正数部分是恒等于1的，因此在深度网络中使用relu激活函数就不会导致梯度小时和爆炸的问题。并且，ReLU函数计算速度快，加快了网络的训练。不过，如果梯度过大，导致很多负数，由于负数部分值为0，这些神经元将无法激活（可通过设置较小学习率来解决）。 1.ReLu：...
激活函数之relu函数
weixin_45590490的博客
04-23 1006
relu函数 ReLU （Rectified Linear Unit）函数。ReLU 函数在输入大于 0 时，直接输出该值；在输入小于等于 0 时，输出 0。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def relu(x): return np.maximum(0,x) if __name__ == '__main__': x = np.arange(-5, 5, 0.1) y = relu(x) plt
【深度学习】—激活函数、ReLU 函数、 Sigmoid 函数、Tanh 函数
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
10-05 2167
我们已经了解了如何使用非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid 和 tanh）来构建具有更强表达能力的多层神经网络。值得一提的是，如今借助开源的深度学习框架，只需几行代码即可快速构建模型，而在 20 世纪 90 年代，训练这些网络可能需要数千行 C 或 Fortran 代码。
1071-极智开发-解读激活函数之ReLU及示例代码
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05-15 3461
本文介绍了ReLUctant函数
神经网络 - 激活函数（ReLU 函数）
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
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ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是一种广泛应用于深度学习中的激活函数。其定义为：f(x) = max(0, x)，即当输入大于0时，输出为输入值；当输入小于或等于0时，输出为0。然而，ReLU也存在一些局限性，例如在训练过程中，某些神经元可能会因为始终输出0而“死亡”，即所谓的“神经元死亡”问题。为此，研究者提出了Leaky ReLU、Parametric ReLU等改进版本，以缓解这一问题。
ReLU 激活函数
danger2的博客
10-25 4425
相对于某些传统的激活函数（如Sigmoid或Tanh），ReLU有助于缓解梯度消失问题，因为它的梯度在正区间为1，这有助于更好地传播梯度。小于等于零时，输出为零。这意味着只有大于零的输入才会有非零输出，因此它在激活神经元时具有一定的稀疏性，有助于减少神经元的共同激活。：ReLU是一种非线性激活函数，能够引入非线性因素到神经网络中，使其能够学习和表示更复杂的函数。：ReLU激活函数非常简单，计算高效，因为它只涉及一个简单的阈值比较和最大值操作。大于零时，ReLU的输出是。
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Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）函数是在传统ReLU函数的基础上进行改进的一种激活函数。它与ReLU的主要区别在于，当输入x<=0时，Leaky ReLU函数会产生一个极小的斜率而不是像ReLU一样输出0，这个斜率一般设为0.01，可认为是一个缓解梯度消失问题的方式。 相比于ReLU函数，Leaky ReLU函数能够进一步避免由于输入小于0而产生的死亡ReLU现象，同时使得网络拟合能力得到提升。此外，Leaky ReLU函数也能够有效地减轻梯度消失的情况，让深度卷积神经网络得以更好地进行训练。 Leaky ReLU函数的数学表达式是： f(x) = max(x, 0.01x) 其中，当x>0时，输出为x，当x<=0时，输出为0.01x。 需要注意的是，对于输入数据存在负数的情况下，使用Leaky ReLU函数可能会对分类精度产生影响。此时，可以使用其他的激活函数，如PReLU函数、ELU函数或者Swish函数等。 总结来说，Leaky ReLU函数是一种优化版的ReLU激活函数，能够在深度卷积神经网络的训练过程中缓解梯度消失问题，提高网络拟合能力，在许多场景下都能够取得更好的效果。
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