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...
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。
改进型ReLU函数包含多种工程优化版本。LeakyReLU在负区间设置微小斜率α(通常取0.01),数学表达为 ,确保负值区域仍存在梯度流动。ParametricReLU将α参数设为可学习变量,允许模型自适应调整负区间斜率。RandomizedReLU在训练阶段随机采样α值,增强模型鲁棒性。ELU(指数线性单元)则采用指数函数处理负输入,表达式为 ,在逼近零...
ReLu的使用,使得网络可以自行引入稀疏性。这一做法,等效于无监督学习的预训练。 当然,效果肯定没预训练好。论文中给出的数据显示,没做预训练情况下,ReLu激活网络遥遥领先其它激活函数。 甚至出现了比普通激活函数预训练后更好的奇葩情况。当然,在预训练后,ReLu仍然有提升空间。
softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,而不太被人使用.并且从一些人的使用经验来看(Glorot et al.(2011a)),效果也并不比ReLU好. softplus的导数恰好是sigmoid函数.softplus 函数图像: ...
ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x) 显然,线性激活函数简单地将阈值设置在零点,计算开销大大降低,而且很多工作显示 ReLU 有助于提升效果 sigmoid、tanh、ReLU、softplus的对比曲线如下图所示: 使用ReLU函数时,有几个重要的优点和缺点: 1. [优点]和sigmoid、tanh神经元昂贵的操作(指数等)相比,ReLU可以通过简单的...
purelin 激活函数 激活函数relu和sigmoid,激活函数:传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有