参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图： 　　 单侧抑制，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍， ReLU实现 ...

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 ...

relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too ...

激活函数Relu的优点 　　1.可以使网络训练更快 　　2.增加网络的非线性 　　3.防止梯度消失(弥散) 　　4.使网络具有稀疏性 Dropout层: 　　作用:随机将一定比例的神经元置为0 神经网络处理图像分类的流程: 训练阶段:　　 ...

，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。 ...

Relu函数 讲Relu函数前需要先了解关于激活函数的概念和作用。 什么是激活函数? 首先了解一下神经网络的基本模型 如上图所示，神经网络中的每个神经元节点接受 ...

论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid ...

激活函数的作用主要是引入非线性因素，解决线性模型表达能力不足的缺陷 　　sigmoid函数可以从图像中看出，当x向两端走的时候，y值越来越接近1和-1，这种现象称为饱和，饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的，这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多，所以一般需要归一化 ...