ReLu,全称是Rectified Linear Unit,中文名称是线性整流函数,是在神经网络中常用的激活函数。通常意义下,其指代数学中的斜坡函数,即 。其对应的函数图像如下所示: 在神经网络中使用ReLu激活函数作为非线性变换得到的输出结果是: . ReLu函数的特点是 Sigmoid,是常用的连续、平滑的s型激活函数,也被称为逻辑(Logistic)函...
简单性：ReLU函数的定义非常简单，仅需比较输入值和0的大小即可确定输出值，因此计算效率高。非线性：虽然称为线性整流函数，但ReLU函数实际上是非线性的，能够引入非线性因素，增强模型的表达能力。激活稀疏性：当输入值小于0时，ReLU函数的输出为0，这意味着ReLU函数可以激活稀疏性，即只激活输入中的一部分神经元，...
ReLu函数的非线性 ReLU函数虽然在X<0的区间上是导数恒为0的线性函数,X>=0的区间上是导数恒为1的线性函数。但是,从整体来看,在定义域为-\infty<X<+\infty区间上却是一个非线性函数,或者说是分段线性函数。 由于ReLu激活函数是分段线性函数,且每段的导数都能简单,导数要么为0,要么为1。计算简单,使用梯度下降...
ReLU函数的求导表现的很好:要么让参数消失,要么让参数通过。ReLU减轻了神经网络的梯度消失问题。ReLU函数有很多变体,如LeakyReLU,pReLU等。 1.4、softmax函数 在二分类任务时,经常使用sigmoid激活函数。而在处理多分类问题的时候,需要使用softmax函数。它的输出有两条规则。
当输入值大于0时,ReLU函数返回输入值本身;当输入值小于等于0时,ReLU函数返回0。换句话说,ReLU函数在输入为负数时将输出0,而在输入为正数时将输出该正数本身,这样的特性使得ReLU函数能够对输入信号施加一个非线性映射。 1. 简单和高效:ReLU激活函数非常简单,只需判断输入是正数还是负数,让输出保持不变或者为0。
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exp,因而收敛较快。但是还是非zero...
激活函数(ReLU, Swish, Maxout) 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力。 持续更新:update@2022.7 添加GELU、GLU等激活函数。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: (1)f(x)={0,x≤0x,x>0 ReLU公式近似推导:: ...
线性整流函数,又称修正线性单元ReLU,是一种人工神经网络中常用的激活函数,通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。 R e L U ( x ) = max ( 0 , x ) ReLU(x)=\max{(0, x)} ReLU(x)=max(0,x) 线性整流函数(ReLU函数)的特点: ...
ReLU（Rectified Linear Unit）常用于神经网络的激活函数，有以下几个原因：非线性：ReLU是一个非线性函数，可以帮助神经网络模型学习非线性关系。相比于线性函数（如传统的sigmoid函数和tanh函数），ReLU在训练神经网络时能够更好地捕捉数据中的非线性关系，从而提高模型的性能。稀疏性：ReLU的输出值在输入大于0时是固定...