relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量,因为不用exp,因而收敛较快。但是还是非zero-centered。 relu在负数区域被kill的现象叫做dead relu,这样的情况下,有人通过初始化的时候用一个稍微大于零的数比如0.01来初始化神经元,从而使得relu更偏向于激活而不是死掉,但是这个方法是否有效有争议。 LeakyReLU 为了解决上述的de...
Xavier权重初始化方法通常是比较好的选择。对于使用修正线性(relu)或带泄露的修正线性(leaky relu)激活函数的网络而言,RELU权重初始化方法比较合适。 学习率(learning rate) 学习速率是最重要的超参数之一。如果学习速率过高或过低,网络可能学习效果非常差、学习速度非常慢,甚至完全没有进展。 学习率的选取主要观察损失函...
本文总结了深度学习领域最常见的10中激活函数(sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、PReLU、Softmax、Swith、Maxout、Softplus)及其优缺点。 前言 什么是激活函数? 激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型,激活函数最终决定...
Leaky ReLU函数只有线性关系,不需要指数计算,不管在前向传播还是反向传播,计算速度都比sigmoid和tanh快。 缺点: (1)Leaky ReLU函数中的a,需要通过先验只是人工赋值。 RReLU RReLU的英文全称是“Randomized Leaky ReLU”,中文名字叫“随机修正线性单元”。 特点: (1)RReLU是Leaky ReLU的random版本,在训练过程中,a...
Leaky ReLU的提出就是为了解决神经元”死亡“问题,Leaky ReLU与ReLU很相似,仅在输入小于0的部分有差别,ReLU输入小于0的部分值都为0,而LeakyReLU输入小于0的部分,值为负,且有微小的梯度。函数图像为(d)。 使用Leaky ReLU的好处就是:在反向传播过程中,对于Leaky ReLU激活函数输入小于零的部分,也可以计算得到梯度(...
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 作为激活函数。
死区问题与改进：ReLU存在死区问题，即当输入为负时，输出为零，导致神经元失活。Leaky ReLU、PReLU等...
ReLU是将所有的负值都设为零,相反,Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型(2013)中首次提出的。以数学的方式我们可以表示为: ai是(1,+∞)区间内的固定参数。 参数化修正线性单元(PReLU) PReLU可以看作是Leaky ReLU的一个变体。在PReLU中,负值部分的斜率是根据数据来定的,而非...
ReLU在此场景下，容易导致信息丢失，因为其在负值输入时直接将其转化为0，从而可能忽略重要的负特征。相比之下，LeakyReLU对于负值输入具有微小的斜率，这有助于保留更多的信息，使得分类准确率稍微高于ReLU。然而，当应用于生成器时，如DCGAN的生成器，情况则有所不同。生成器的主要任务是将低维空间的...
①单元死亡:ReLU函数的左侧是完全水平的,当神经元z值为负值时,输出α值为0,梯度也为0,无法通过梯度改变权重值w,w值固定不变,称之为“ReLU单元死亡” Leaky ReLU: 优点: ①线性: ②梯度不饱和,无单元死亡: Maxout: (可以视为ReLU、Leaky ReLU的一般化,增加单元参数来引入比较值) ...