參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 　　 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...

訓練的時候很”脆弱”，很容易就”die”了，訓練過程該函數不適應較大梯度輸入，因為在參數更新以后，ReLU的神經元不會再有激活的功能，導致梯度永遠都是零。 例如，一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元，更新過參數之后，這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了，那么這個神經元的梯度就永遠 ...

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 ...

激活函數Relu的優點 　　1.可以使網絡訓練更快 　　2.增加網絡的非線性 　　3.防止梯度消失(彌散) 　　4.使網絡具有稀疏性 Dropout層: 　　作用:隨機將一定比例的神經元置為0 神經網絡處理圖像分類的流程: 訓練階段:　　 ...

，sigmoid，tanh的導數接近於0，relu為非飽和激活函數不存在這種現象。 4、使網格具有稀疏性。 ...

Relu函數 講Relu函數前需要先了解關於激活函數的概念和作用。 什么是激活函數? 首先了解一下神經網絡的基本模型 如上圖所示，神經網絡中的每個神經元節點接受 ...

論文參考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 起源：傳統激活函數、腦神經元激活頻率研究、稀疏激活性 傳統Sigmoid系激活函數 傳統神經網絡中最常用的兩個激活函數，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid ...

激活函數的作用主要是引入非線性因素，解決線性模型表達能力不足的缺陷 　　sigmoid函數可以從圖像中看出，當x向兩端走的時候，y值越來越接近1和-1，這種現象稱為飽和，飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的，這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多，所以一般需要歸一化 ...