不对称性:ReLU在负区间的输出始终为零,可能导致模型在某些情况下性能下降。 2. Leaky ReLU函数 Leaky ReLU(Leaky Rectified Linear Unit,带泄漏的修正线性单元)是ReLU激活函数的一种变体,它旨在解决ReLU的“Dying ReLU”问题。Dying ReLU问题是指在训练过程中,某些神经元可能永远不会被激活(即输入始终为负值),导致...
leakyrelu函数 Leaky ReLU函数是一种改进的ReLU函数,它是一种带有参数的非线性激活函数,其公式为: f(x)=max(0,x)+αmin(0,x) 其中α是负斜率,一般取值范围为0.01到0.2。Leaky ReLU函数的优点是它可以缓解梯度消失的问题,因为它具有一定的斜率,即使在梯度消失的情况下,也可以保持一定的梯度,从而让模型学习得...
Leaky ReLU激活函数是为了解决ReLU激活函数会出现的dead relu神经元死亡的现象,而这一现象的根本原因是ReLU函数在$x<0$的范围内梯度恒为0,无法更新参数。所以Leaky ReLU将$x<0$的部分换成一个斜率很小的一个线性函数来解决这一问题。 函数表达式 其中f(x)=max{αx,x},其中α<<1 当$x<0$时,函数值为...
对于非线性函数而言,ReLU由于非负区间的梯度为常数,因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem),使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。 缺点 ReLU的输出不是”0均值的” Dead ReLU Problem(神经元坏死现象):某些神经元可能永远不会被激活,导致相应参数永远不会被更新()。举例来说:一个非常大的梯度经过一...
使用relu函数代替Leaky函数 relu函数实现 1. ReLU 函数层 激活函数ReLU(Rectified Linear Unit)由下式(5.7)表示。 通过式(5.7),可以求出y关于x的导数,如式(5.8)所示。 在式(5.8)中,如果正向传播时的输入x大于0,则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来,如果正向传播时的x小于等于0,则反向传播中传...
Leaky ReLU激活函数首次在声学模型应用中提出，论文作者为Andrew L. Maas。Leaky ReLU旨在解决ReLU函数的Dead ReLU问题，即ReLU将所有负值设为零，导致梯度消失，进而影响神经网络训练。相比之下，Leaky ReLU为所有负值赋予一个非零斜率，使得负值部分仍然有微小梯度，增强训练效果。Leaky ReLU的数学形式如下...
LeakyReLU的定义是通过引入一个微小的斜率，当输入小于0时，函数值不再是0，而是乘以一个小于1的常数，如0.01或0.1。其数学表示为：[公式]导函数相应地变为：[公式]尽管LeakyReLU在[公式]时仍存在不连续性，通常在实践中会被[公式]处理以保持连续性。其图形直观展示了这种斜率的存在。应用LeakyReLU...
05.激活函数tanh 03:29 06.激活函数relu 05:00 07.激活函数leakyrelu 02:57 08.激活函数softmax 05:05 09.其他激活函数及选择 03:16 10.参数初始化 03:42 11.Xavier初始化 07:17 12.He初始化 05:54 13.神经网络的构建方式 03:10 14.sequential构建方式 ...
tanh函数定义如下: 激活函数形状: tanh和sigmoid函数是具有一定的关系的,可以从公式中看出,它们的形状是一样的,只是尺度和范围不同。 tanh是zero-centered,但是还是会饱和。 ReLU 大家族 ReLU CNN中常用。对正数原样输出,负数直接置零。在正数不饱和,在负数硬饱和。relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量,因为不用...
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...