tensorflow中Relu激活函数

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#神经网络 #深度学习 #tensorflow #python #机器学习

本文深入解析了TensorFlow中ReLU激活函数的特点与应用。ReLU通过解决梯度消失问题，加速神经网络训练过程，提供稀疏表达能力，但也有输出非0均值及神经元死亡等缺点。文章探讨了如何通过改进初始化和调整学习率来优化ReLU的表现。
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tensorflow中Relu激活函数

引用API：tensorflow.nn.relu(x)

初学者建议选择Relu激活函数

 Relu激活函数

f(x)=max(0,x)=\left\{\begin{matrix} 0&x<0 \\ x& x>=0 \end{matrix}\right.

Relu激活函数是一个分段函数，只需要考虑值是否大于0，收敛速度大于sigmod激活函数和tanh激活函数

优点：解决了梯度消失问题，值都在正区间内

          只需判断输入是否大于0，速度快

          提供了神经网络的稀疏表达能力

缺点：输出非0均值，收敛慢

           由于小于0的不去计算，造成一部分神经元死亡，永远不会被激活，导致

           相应的参数不会被更新

最好是改进随机初始化，减小学习率，避免过多的负数特征送入Relu函数

 

 

 

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