大家好，感謝邀請，今天來為大家分享一下激活函數(shù)ReLU優(yōu)點有哪些：計算快捷、非線性映射、避免梯度消失的問題，以及和激活函數(shù)leakyrelu的一些困惑，大家要是還不太明白的話，也沒有關(guān)系，因為接下來將為大家分享，希望可以幫助到大家，解決大家的問題，下面就開始吧！

文章目錄：

• 1、重新思考計算機視覺中常用的激活函數(shù)ReLU
• 2、Relu激勵函數(shù)
• 3、談?wù)勆窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性激活函數(shù)——ReLu函數(shù)
• 4、人臉識別之激活函數(shù)篇
• 5、原來ReLU這么好用!一文帶你深度了解ReLU激活函數(shù)!

重新思考計算機視覺中常用的激活函數(shù)ReLU

ReLU的回顧 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函數(shù)在深度學習領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，特別是在計算機視覺任務(wù)中。其數(shù)學表達式為f（x） = max（0， x），意味著當輸入值x小于0時，輸出為0；當x大于等于0時，輸出等于x的值。在卷積運算后，ReLU通過保留響應(yīng)值大于0的結(jié)果，強調(diào)了卷積核與圖像之間的正相關(guān)性。

常見的激活函數(shù)在深度學習中扮演關(guān)鍵角色，它們影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習和優(yōu)化。

ReLU（修正線性單元）是廣泛應(yīng)用的激活函數(shù)之一，其公式為f（x） = max（0， x），具有非線性、單邊抑制和寬廣接受域的特性。Softplus函數(shù)與ReLU類似，但較為平滑，由于計算復雜度較高，應(yīng)用較少。Noisy ReLU擴展了ReLU，允許輸入中加入高斯噪聲，這一特性在解決計算機視覺問題時有應(yīng)用。

激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的部分，它連接著網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)，賦予了網(wǎng)絡(luò)處理復雜問題的能力。它的主要功能是引入非線性，從而增強模型的表達和擬合能力。最常見的激活函數(shù)之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其輸出形式為[公式]。

非線性激活函數(shù)是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的組成部分，它們通過引入非線性關(guān)系使網(wǎng)絡(luò)具備學習復雜模式的能力。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種激活函數(shù)，其關(guān)鍵在于為神經(jīng)元引入非線性元素。其工作原理是，輸入信號x經(jīng)過處理后，若x大于等于0，輸出y即為x；否則，y等于0。ReLU的優(yōu)勢在于其簡單性和優(yōu)化效率。

Relu激勵函數(shù)

線性整流函數(shù)（Rectified Linear Unit， ReLU），Relu激勵函數(shù)，也稱“熱魯”激勵函數(shù)。是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的激活函數(shù)。相比于Sigmoid函數(shù)，Relu函數(shù)的優(yōu)點：梯度不飽和。梯度計算公式為：1{x0}。因此在反向傳播過程中，減輕了梯度彌散的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前幾層的參數(shù)也可以很快的更新。計算速度快。

常見的激勵函數(shù)有sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等。sigmoid函數(shù)輸出在（0， 1）之間，適合范圍有限的問題，但容易飽和導致梯度消失。tanh函數(shù)輸出在（-1， 1）之間，中心對稱，收斂速度快，但也存在飽和問題。ReLU函數(shù)則避免了飽和，但當輸入為負值時，可能導致“神經(jīng)元亡”。

Relu激活函數(shù)（The Rectified Linear Unit）表達式為：f（x）=max（0，x）。如左圖所示：相比sigmoid和tanh函數(shù)，Relu激活函數(shù)的優(yōu)點在于：梯度不飽和。梯度計算公式為：1{x0}。在反向傳播過程中，減輕了梯度彌散的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前幾層的參數(shù)可以快速更新。計算速度快。

relu和relu6在處理特定函數(shù)時表現(xiàn)不佳，而sigmoid和tanh在某些情況下易陷入飽和狀態(tài)。每個激活函數(shù)都有其獨特之處和局限性。

非線性激勵函數(shù)包括sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)、Leaky ReLU函數(shù)、Maxout函數(shù)等。Sigmoid函數(shù)是一個在生物學中常見的S型函數(shù)，也稱為S型生長曲線。在信息科學中，由于其單增以及反函數(shù)單增等性質(zhì)，Sigmoid函數(shù)常被用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，將變量映射到0，1之間。

激勵層的作用可以理解為把卷積層的結(jié)果做 非線性映射。

談?wù)勆窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性激活函數(shù)——ReLu函數(shù)

激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的部分，它連接著網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)，賦予了網(wǎng)絡(luò)處理復雜問題的能力。它的主要功能是引入非線性，從而增強模型的表達和擬合能力。最常見的激活函數(shù)之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其輸出形式為[公式]。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種激活函數(shù)，其關(guān)鍵在于為神經(jīng)元引入非線性元素。其工作原理是，輸入信號x經(jīng)過處理后，若x大于等于0，輸出y即為x；否則，y等于0。ReLU的優(yōu)勢在于其簡單性和優(yōu)化效率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用在于引入非線性因素，提升模型表達能力。若無激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)輸出僅是輸入的線性組合，表達能力受限。ReLU（修正線性單元）是廣泛應(yīng)用的激活函數(shù)之一，其公式為f（x） = max（0， x），具有非線性、單邊抑制和寬廣接受域的特性。

這個簡短的名稱背后，隱藏著一種非線性激活函數(shù)的強大邏輯。ReLu，以其直觀易懂的特性，成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的構(gòu)件，為神經(jīng)元提供了一種從負值躍升至零然后線性增長的激活機制。理解它的發(fā)音，就像掌握了打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑箱的鑰匙，讓你在探索深度學習的旅程中更加游刃有余。

非線性激活函數(shù)是深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的組成部分，它們通過引入非線性關(guān)系使網(wǎng)絡(luò)具備學習復雜模式的能力。

線性激活函數(shù)仍然用于預測一個數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)的輸出層（例如問題）。 非線性激活函數(shù)是更好的，因為它們允許節(jié)點在數(shù)據(jù)中學習更復雜的結(jié)構(gòu) 。兩個廣泛使用的非線性激活函數(shù)是 sigmoid 函數(shù)和 雙曲正切 激活函數(shù)。 Sigmoid 激活函數(shù) ，也被稱為 Logistic函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)上是一個非常受歡迎的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)。

人臉識別之激活函數(shù)篇

1、飽和激活函數(shù) Sigmoid： 用于二分類，0-1區(qū)間內(nèi)映射，解決特征復雜或差異不大時的問題。缺點：值域期望非零，梯度消失。 Tanh： 雙曲正切函數(shù)，-1到1區(qū)間，解決Sigmoid的輸出不centered問題，但仍有梯度消失問題。

2、face_recognition 作為一個極其簡潔的人臉識別庫，只需兩行代碼就能實現(xiàn)人臉識別功能。它提供了幾個核心函數(shù)，如 face_recognition.load_image_file 用于加載圖像，face_recognition.face_locations 用于獲取圖像中每張人臉的位置等。這些函數(shù)的使用能夠幫助你高效識別和處理人臉信息。

3、人臉識別任務(wù)分類包括1：1（人臉驗證）、1：N（人臉識別）、N：N與人臉聚類。挑戰(zhàn)在于深度人臉識別的發(fā)展。FR特征表示與損失函數(shù)發(fā)展，展示紅、綠、藍、黃分別代表的深度方法、歐式距離方法、softmax變種方法與角/余弦間隔損失方法。

4、端到端的人臉識別包括三個關(guān)鍵元素：人臉檢測、人臉配準與人臉表示?；诮o定自然圖像輸出人臉特征。人臉識別問題根據(jù)訓練集與驗證集數(shù)據(jù)分布可分為閉與開放問題。閉中測試集樣本在訓練集中，優(yōu)化目標為特征分離；開放則為實際應(yīng)用，測試集與訓練集不相交，需映射至別特征空間。

原來ReLU這么好用!一文帶你深度了解ReLU激活函數(shù)!

實現(xiàn)起來，ReLU函數(shù)的代碼十分簡潔：def rectified（x）： return max（0.0， x）。通過可視化，我們可以直觀地看到ReLU如何在輸入空間中激活和抑制信號，從而優(yōu)化模型。ReLU的優(yōu)勢彰顯ReLU的威力不只在于其簡潔性，它還帶來了其他顯著優(yōu)勢。首先，由于避免了指數(shù)運算，計算速度大為提升。

ReLU激活函數(shù)是一個簡單的計算，如果輸入大于0，直接返回作為輸入提供的值；如果輸入是0或更小，返回值0。 我們可以用一個簡單的 if-statement 來描述這個問題，如下所示： 對于大于零的值，這個函數(shù)是線性的，這意味著當使用反向傳播訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，它具有很多線性激活函數(shù)的理想特性。

激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的部分，它連接著網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)，賦予了網(wǎng)絡(luò)處理復雜問題的能力。它的主要功能是引入非線性，從而增強模型的表達和擬合能力。最常見的激活函數(shù)之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其輸出形式為[公式]。

ReLU（修正線性單元）是廣泛應(yīng)用的激活函數(shù)之一，其公式為f（x） = max（0， x），具有非線性、單邊抑制和寬廣接受域的特性。Softplus函數(shù)與ReLU類似，但較為平滑，由于計算復雜度較高，應(yīng)用較少。Noisy ReLU擴展了ReLU，允許輸入中加入高斯噪聲，這一特性在解決計算機視覺問題時有應(yīng)用。

ReLU的直觀理解就是，對于任何輸入值，其輸出要么是輸入值本身（當輸入大于0時），要么是0（當輸入小于或等于0時）。這種設(shè)計避免了傳統(tǒng)激活函數(shù)如Sigmoid和tanh的飽和問題，以及隨之而來的梯度消失難題。

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