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。
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。
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: ...
函数作用:对输入进行修正线性函数 ReLU(x) = max(0, x) 参数详解 inplace:默认为 False,即不进行覆盖运算,默认为 True 的话,则会对输入进行覆盖运算,此时减少了申请和注销内存的操作,会提高运行效率 例子: from torch import autograd >>> m = nn.ReLU() ...
1. ReLU是目前使用最频繁的一个函数（Rectified Linear Unit），如果你不知道你的激活函数应该选择哪个，那么建议你选择ReLU试试。一般情况下，将ReLU作为你的第一选择 公式：导数：首先，Relu一定程度上缓解了梯度问题（正区间） 其次， 计算速度非常快，这一点也可以明显比较出来。 最后， Relu加速了模型的收敛， ...
1 ReLU激活函数提出的背景 1)降低计算量。 早期使用的sigmoid函数,算激活函数时(指数运算),计算量大,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法,计算量相对大,而采用Relu激活函数,整个过程的计算量节省很多; 2)解决梯度消失的问题 对于深层网络,sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在sigmoid接近饱和区时,变...