神经网络的激活函数（三）ReLU和它的变种

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神经网络的激活函数（三）ReLU和它的变种Leaky ReLU、PReLU 本文我们介绍深度学习的功臣ReLU及其变种，它们在神经网络中的广泛应用，对于提高网络的性能和加速训练具有重要意义。 ReLU函数 3 1.1 定义 ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）激活函数是现代深度学习中最常用的激活函数之一。它的数学表达式为： $$\text{ReLU}(x) = \max(0, x)$$ 1.2 关键性质非线性：尽管ReLU函数在正区间是线性的，但它引入了非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的模式。稀疏激活：ReLU函数会将输入的负值部分变为零，这意味着在实际应用中，神经元的激活是稀疏的（即只有部分神经元在激活），这有助于提高模型的效率和性能。