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 ...
原文：ReLU激活函数
参考：https: blog.csdn.net cherrylvlei article details 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 的N次方倍， ReLU实现稀疏后的模型能够更好地挖掘相关特征，拟合训练数据。此外，相比于其它激活函数来说，ReLU有以下优势：对于线性函数而言，ReLU的表达能力更强，尤其体现在 ...
2019-10-10 11:20 0 1794 推荐指数：
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