ReLu激活函数

起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究

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，有很好的效果。

从神经科学上来看，中央区区域酷似神经元的兴奋态，两侧区酷似神经元的抑制态，因而在神经网络学习方面，可以将重点特征推向中央区，将非重点特征推向两侧区。

无论是哪种解释，其实都比早期的线性激活函数(y=x),阶跃激活函数(-1/1,0/1)高明了不少。

2001年，神经科学家Dayan and Abott模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，该模型如图所示：

这个模型

时间： 2024-11-04 00:29:00

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tensorflow Relu激活函数

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Relu激活函数的优点

Relu优点: 1.可以使网络训练更快. 相比于sigmoid.tanh,导数更加好求,反向传播就是不断的更新参数的过程,因为其导数不复杂形式简单. 2.增加网络的非线性. 本身为非线性函数,加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射. 3.防止梯度消失. 当数值过大或者过小,sigmoid,tanh的导数接近于0,relu为非饱和激活函数不存在这种现象. 4.使网格具有稀疏性. 由于小于0部分为0,大于0部分才有值,所以可以减少过拟合. softmax作用: 将神经网络的输出变为概率分布. 1.

ReLU激活函数的缺点

训练的时候很"脆弱",很容易就"die"了,训练过程该函数不适应较大梯度输入,因为在参数更新以后,ReLU的神经元不会再有激活的功能,导致梯度永远都是零. 例如,一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元,更新过参数之后,这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了,那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大,那么很有可能网络中的 40% 的神经元都"dead"了. 原因: 假设有一个神经网络的输入W遵循某种分布,

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为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了. 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络就有意义了(不再是是输入的线性组合,可以逼近任意函数).最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数,输出有界,很容易充当下一层输入.激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想

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