激活函数ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU

最新推荐文章于 2025-07-30 22:35:46 发布
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#Relu #Leaky ReLU #激活函数

本文详细介绍了激活函数中的ReLU系列，包括ReLU、ELU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU。ReLU因其非饱和特性解决了梯度消失问题，但存在死亡ReLU问题。Leaky ReLU通过固定斜率改善这个问题，而PReLU则允许斜率根据数据动态调整，进一步提高性能。PReLU在ImageNet分类任务中表现优越。

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。

sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：
    1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。
    2.其次，它能加快收敛速度。
    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围
    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))
    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围
    tanh(x) = 2σ(2x) − 1

ReLU

    ReLU函数代表的的是

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【DL经典回顾】激活函数大汇总（一）（Sigmoid & Tanh & ReLU & Leaky ReLU & PReLU附代码和详细公式）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
03-13 2192
欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。鉴于激活函数的重要性和多样性，我们将通过几篇文章的形式，每篇详细介绍五种激活函数，旨在帮助读者深入了解各种激活函数的特点、应用场景及其对模型性能的影响。
激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)
走在深度学习前沿的小宋
08-12 2423
本文为前面介绍的激活函数进行一定的补充，介绍了一系列的ReLU变体激活函数，包括：RReLU、CELU、ReLU6等激活函数及其在当前激活函数众多的情况下使用的环境。总的来说：各种各样的变体都有其应用领域，现阶段就这三种变体而言，ReLU6具有较为普遍的应用场景。。。
Relu、Leaky Relu和Gelu的异同和优劣
最新发布
AI生成曾小健3
07-30 960
激活函数计算复杂度负区间梯度平滑性应用场景优缺点简述ReLU低0断点不连续通用大多数神经网络快速简单，但有死神经元问题Leaky ReLU低非零小斜率断点不连续卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）解决死神经元问题，训练稳定性更好GELU高非零且平滑平滑连续复杂模型，尤其是NLP变换器模型（BERT/GPT）表现最好，拟合能力强但计算量大。
Leaky ReLU小记
liujianjun的专栏
08-02 2465
fxmax⁡αxxfxmaxαxx其中，α\alphaα是一个小于1的常数，称为leakage coefficient（泄漏系数）或negative slope（负斜率）。一般情况下，α\alphaα取一个较小的值，如0.01。这意味着当输入xxx小于0时，Leaky ReLU不再像ReLU那样直接将输出设为0，而是输出一个小的正值，即αx\alpha xαx。
深度学习的激活函数 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU
weixin_45798469的博客
08-06 1150
深度学习的激活函数 ：加粗样式sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU 激活函数可以分为两大类 ： 饱和激活函数： sigmoid、 tanh 非饱和激活函数: ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指数线性单元】、PReLU【参数化的ReLU 】、RReLU【随机ReLU】 相对于饱和激活函数，使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决深度神经网络【层数非常多！！】的“梯度消失”问题，浅层网络【三五层那种】才用sigmoid 作为激
ReLU的种类，如： ReLU、Leaky ReLU
qq_38261075的博客
04-17 564
可参考https://www.cnblogs.com/adong7639/p/9213038.html
自动驾驶背后的数学：ReLU，Sigmoid, Leaky ReLU, PReLU,Swish等激活函数解析
SiArch的博客
03-22 1118
随着自动驾驶技术的飞速发展，深度学习在其中扮演着至关重要的角色。而激活函数作为神经网络中的关键组件，直接影响着模型的性能和效果。前面几篇博客中， 非线性激活函数举例只讲到了ReLU 函数。本文将深入探讨自动驾驶中常见的激活函数，包括 ReLU、Sigmoid、Leaky ReLU、PReLU 和 Swish，解析它们的数学原理、应用场景及 PyTorch 实现代码。
深入理解ReLU、Leaky ReLU、 PReLU、ELU、Softplus
雷恩Layne
08-05 1万+
ReLU ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元），也叫Rectifier 函数，它的定义如下： Relu可以实现单侧抑制（即把一部分神经元置0），能够稀疏模型， Sigmoid 型活tanh激活函数会导致一个非稀疏的神经网络，而Relu大约 50% 的神经元会处于激活状态，具有很好的稀疏性。 Relu函数右侧线性部分梯度始终为1，具有 宽兴奋边界的特性 （即兴奋程度可以非常高），不会发生神经网络的梯度消失问题， 能够加速梯度下降的收敛速度。而tanh和sigmoid在离0点
激活函数Relu 及 leakyRelu
热门推荐
sinat_33027857的博客
05-04 7万+
Relu 及 leakyRelu是深度学习中常用的激活函数，看了几篇博客后，做一个小的总结。     1. Relu：            数学表达式：a = max(0, z)            函数图像为：                             优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快           缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的...
LeakyReLU激活函数
thy0000的博客
10-07 1万+
是PyTorch中的Leaky Rectified Linear Unit（ReLU）激活函数的实现。Leaky ReLU是一种修正线性单元，它在非负数部分保持线性，而在负数部分引入一个小的斜率（通常是一个小的正数），以防止梯度消失问题。：x为负数时的需要的一个系数，控制负斜率的角度。默认值：1e-2(0.01)
一文搞懂激活函数(Sigmoid/ReLU/LeakyReLU/PReLU/ELU)
null
05-30 1万+
深度学习算法之前的机器学习算法，并不需要对训练数据作概率统计上的假设；本文将覆盖问题1和问题2，并分析如何采用合适的激活函数解决问题；最后提出一些普适性的选择激活函数的建议。至于问题3，则更多的与Batch Normalization相关。
激活函数Leaky Relu和Relu的区别
m0_62501000的博客
12-08 7990
可能存在 "神经元死亡" 问题，即某些神经元在训练过程中可能永远不会被激活，导致权重无法更新。选择使用ReLU还是Leaky ReLU通常取决于实际问题和网络的性能。解决了ReLU的神经元死亡问题，因为负数部分有一个小的梯度。ReLU 函数对于正数部分直接输出，对于负数部分输出为零。，但在其他情况下，ReLU可能表现得更好。，通常用一个小的斜率 α 乘以输入。对于 α 的选择比较敏感，需要调参。Leaky ReLU 对于。在很多情况下表现得很好。非常简单，计算速度快。
leaky_relu
zwz570411964的专栏
09-17 1175
与传统的relu函数不同，leaky_relu允许负数输入有一个小的斜率，而不是完全截断为0。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.leaky_relu函数来应用leaky_relu激活函数。这里，输入张量input包含了负数、零和正数。通过应用leaky_relu函数，负数部分被乘以斜率0.2，而正数和零保持不变。- inplace是一个布尔值，表示是否原地操作（即是否覆盖输入张量），默认为False。- negative_slope是负数输入的斜率，默认为0.01。
2024-04-05 问AI: 介绍一下深度学习中的Leaky ReLU函数
baidu_24377669的博客
04-05 2868
然而，当使用ReLU激活函数时，可能会遇到训练缓慢的问题，尤其是在网络的早期层，因为梯度可能会在网络的反向传播过程中消失（即，梯度变为非常小的值，接近零）。Leaky ReLU是一种修正线性单元（Rectified Linear Unit， ReLU）函数，也是深度学习中常用的激活函数，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。总的来说，Leaky ReLU函数通过在负输入区域引入一个小的梯度，解决了标准ReLU函数在负输入时梯度为零的问题，从而提高了神经网络的学习能力和稳定性。
【漫画机器学习系列】102.带泄露线性整流函数（Leaky ReLU）
IT古董
02-23 1952
Leaky ReLU（带泄露线性整流函数）是一种改进的 ReLU（Rectified Linear Unit，线性整流单元）激活函数。与标准 ReLU 不同，Leaky ReLU 在输入值小于 0 时，不会直接将输出置为 0，而是给予一个小的非零梯度（通常是 0.01 倍的输入值）。这种特性使得 Leaky ReLU 在面对负输入时不会完全消失，从而减轻了“神经元死亡”（Dead Neurons）问题。
PReLU, LReLU, ReLU
tangweirensheng的博客
10-12 8584
PReLU 新的激活函数 (Parametric Rectified Linear Unit)，该激活函数可以自适应地学习矫正线性单元的参数，并且能够在增加可忽略的额外计算成本下提高准确率。 允许不同通道的激活函数不一样。当时a=0，PReLU就变成了ReLU，而且a 是一个可以学习的参数。 如果 a是一个小的固定值，PReLU就变成了LReLU （Leaky ReLU)。 LReLU目的是为了避免零梯度，实验表明LReLU相较ReLU对准确率几乎没有提高，但是PReLU的参数a可...
PReLU激活函数
perfectzxiny的博客
11-29 6393
PReLU激活 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU 对ReLU来说，x > 0，时f(y) = x, 而x < 0时，f(y) = 0 而PReLU:x > 0时，f(y) = x(i), x < 0时, f(y) = a(i)x(i) i为不同的通道 如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 ReLU相
激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）
m0_45267220的博客
01-16 3532
激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）
leaky relu和prelu
07-28
Leaky ReLU和PReLU是两种常用的激活函数，用于神经网络模型中的非线性变换。它们的作用是在神经元输出之前引入非线性，以增强模型的表达能力。 Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）是一种修正线性单元函数的变体。与传统的ReLU不同，Leaky ReLU在输入小于零时引入一个小的斜率（通常为0.01），而不是将负值归零。这样可以解决ReLU在负值区域出现的神经元“死亡”问题，即当输入小于零时，导数为零，导致梯度无法更新。通过引入斜率，Leaky ReLU可以在负值区域也有一定的梯度，从而避免“死亡”现象。 PReLU（Parametric Rectified Linear Unit）是Leaky ReLU的扩展版本，其中斜率不再是固定的，而是可学习的参数。PReLU通过在训练过程中学习适应数据的不同特征，可以自适应地调整负值区域的斜率。这种自适应性可以提高模型的拟合能力，尤其在面对复杂的数据分布时。 综上所述，Leaky ReLU和PReLU都是为了解决传统ReLU函数在负值区域的限制而提出的。它们通过引入非零斜率或可学习的参数，使神经元在负值区域也能够有梯度，从而提高模型的性能和泛化能力。
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