ReLU激活函數的缺點
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 ...
原文：ReLU激活函數
參考：https: blog.csdn.net cherrylvlei article details 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 的N次方倍， ReLU實現稀疏后的模型能夠更好地挖掘相關特征，擬合訓練數據。此外，相比於其它激活函數來說，ReLU有以下優勢：對於線性函數而言，ReLU的表達能力更強，尤其體現在 ...
2019-10-10 11:20 0 1794 推薦指數：
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