激活函数ReLU优点有哪些：计算快捷、非线性映射、避免梯度消失

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下激活函数ReLU优点有哪些：计算快捷、非线性映射、避免梯度消失的问题，以及和激活函数leakyrelu的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

文章目录：

• 1、重新思考计算机视觉中常用的激活函数ReLU
• 2、Relu激励函数
• 3、谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数
• 4、人脸识别之激活函数篇
• 5、原来ReLU这么好用!一文带你深度了解ReLU激活函数!

重新思考计算机视觉中常用的激活函数ReLU

ReLU的回顾 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数在深度学习领域被广泛应用，特别是在计算机视觉任务中。其数学表达式为f（x） = max（0， x），意味着当输入值x小于0时，输出为0；当x大于等于0时，输出等于x的值。在卷积运算后，ReLU通过保留响应值大于0的结果，强调了卷积核与图像之间的正相关性。

常见的激活函数在深度学习中扮演关键角色，它们影响神经网络的学习和优化。

ReLU（修正线性单元）是广泛应用的激活函数之一，其公式为f（x） = max（0， x），具有非线性、单边抑制和宽广接受域的特性。Softplus函数与ReLU类似，但较为平滑，由于计算复杂度较高，应用较少。Noisy ReLU扩展了ReLU，允许输入中加入高斯噪声，这一特性在解决计算机视觉问题时有应用。

激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它连接着网络的层次结构，赋予了网络处理复杂问题的能力。它的主要功能是引入非线性，从而增强模型的表达和拟合能力。最常见的激活函数之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其输出形式为[公式]。

非线性激活函数是深度学习神经网络中不可或缺的组成部分，它们通过引入非线性关系使网络具备学习复杂模式的能力。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神经网络中常用的一种激活函数，其关键在于为神经元引入非线性元素。其工作原理是，输入信号x经过处理后，若x大于等于0，输出y即为x；否则，y等于0。ReLU的优势在于其简单性和优化效率。

Relu激励函数

线性整流函数（Rectified Linear Unit， ReLU），Relu激励函数，也称“热鲁”激励函数。是一种人工神经网络中常见的激活函数。相比于Sigmoid函数，Relu函数的优点：梯度不饱和。梯度计算公式为：1{x0}。因此在反向传播过程中，减轻了梯度弥散的问题，神经网络前几层的参数也可以很快的更新。计算速度快。

常见的激励函数有sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等。sigmoid函数输出在（0， 1）之间，适合范围有限的问题，但容易饱和导致梯度消失。tanh函数输出在（-1， 1）之间，中心对称，收敛速度快，但也存在饱和问题。ReLU函数则避免了饱和，但当输入为负值时，可能导致“神经元亡”。

Relu激活函数（The Rectified Linear Unit）表达式为：f（x）=max（0，x）。如左图所示：相比sigmoid和tanh函数，Relu激活函数的优点在于：梯度不饱和。梯度计算公式为：1{x0}。在反向传播过程中，减轻了梯度弥散的问题，神经网络前几层的参数可以快速更新。计算速度快。

relu和relu6在处理特定函数时表现不佳，而sigmoid和tanh在某些情况下易陷入饱和状态。每个激活函数都有其独特之处和局限性。

非线性激励函数包括sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数、Maxout函数等。Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0，1之间。

激励层的作用可以理解为把卷积层的结果做 非线性映射。

谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数

激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它连接着网络的层次结构，赋予了网络处理复杂问题的能力。它的主要功能是引入非线性，从而增强模型的表达和拟合能力。最常见的激活函数之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其输出形式为[公式]。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神经网络中常用的一种激活函数，其关键在于为神经元引入非线性元素。其工作原理是，输入信号x经过处理后，若x大于等于0，输出y即为x；否则，y等于0。ReLU的优势在于其简单性和优化效率。

神经网络中激活函数的作用在于引入非线性因素，提升模型表达能力。若无激活函数，网络输出仅是输入的线性组合，表达能力受限。ReLU（修正线性单元）是广泛应用的激活函数之一，其公式为f（x） = max（0， x），具有非线性、单边抑制和宽广接受域的特性。

这个简短的名称背后，隐藏着一种非线性激活函数的强大逻辑。ReLu，以其直观易懂的特性，成为了神经网络中不可或缺的构件，为神经元提供了一种从负值跃升至零然后线性增长的激活机制。理解它的发音，就像掌握了打开神经网络黑箱的钥匙，让你在探索深度学习的旅程中更加游刃有余。

非线性激活函数是深度学习神经网络中不可或缺的组成部分，它们通过引入非线性关系使网络具备学习复杂模式的能力。

线性激活函数仍然用于预测一个数量的网络的输出层（例如问题）。 非线性激活函数是更好的，因为它们允许节点在数据中学习更复杂的结构 。两个广泛使用的非线性激活函数是 sigmoid 函数和 双曲正切 激活函数。 Sigmoid 激活函数 ，也被称为 Logistic函数神经网络，传统上是一个非常受欢迎的神经网络激活函数。

人脸识别之激活函数篇

1、饱和激活函数 Sigmoid： 用于二分类，0-1区间内映射，解决特征复杂或差异不大时的问题。缺点：值域期望非零，梯度消失。 Tanh： 双曲正切函数，-1到1区间，解决Sigmoid的输出不centered问题，但仍有梯度消失问题。

2、face_recognition 作为一个极其简洁的人脸识别库，只需两行代码就能实现人脸识别功能。它提供了几个核心函数，如 face_recognition.load_image_file 用于加载图像，face_recognition.face_locations 用于获取图像中每张人脸的位置等。这些函数的使用能够帮助你高效识别和处理人脸信息。

3、人脸识别任务分类包括1：1（人脸验证）、1：N（人脸识别）、N：N与人脸聚类。挑战在于深度人脸识别的发展。FR特征表示与损失函数发展，展示红、绿、蓝、黄分别代表的深度方法、欧式距离方法、softmax变种方法与角/余弦间隔损失方法。

4、端到端的人脸识别包括三个关键元素：人脸检测、人脸配准与人脸表示。基于给定自然图像输出人脸特征。人脸识别问题根据训练集与验证集数据分布可分为闭与开放问题。闭中测试集样本在训练集中，优化目标为特征分离；开放则为实际应用，测试集与训练集不相交，需映射至别特征空间。

原来ReLU这么好用!一文带你深度了解ReLU激活函数!

实现起来，ReLU函数的代码十分简洁：def rectified（x）： return max（0.0， x）。通过可视化，我们可以直观地看到ReLU如何在输入空间中激活和抑制信号，从而优化模型。ReLU的优势彰显ReLU的威力不只在于其简洁性，它还带来了其他显著优势。首先，由于避免了指数运算，计算速度大为提升。

ReLU激活函数是一个简单的计算，如果输入大于0，直接返回作为输入提供的值；如果输入是0或更小，返回值0。 我们可以用一个简单的 if-statement 来描述这个问题，如下所示： 对于大于零的值，这个函数是线性的，这意味着当使用反向传播训练神经网络时，它具有很多线性激活函数的理想特性。

激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它连接着网络的层次结构，赋予了网络处理复杂问题的能力。它的主要功能是引入非线性，从而增强模型的表达和拟合能力。最常见的激活函数之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其输出形式为[公式]。

ReLU（修正线性单元）是广泛应用的激活函数之一，其公式为f（x） = max（0， x），具有非线性、单边抑制和宽广接受域的特性。Softplus函数与ReLU类似，但较为平滑，由于计算复杂度较高，应用较少。Noisy ReLU扩展了ReLU，允许输入中加入高斯噪声，这一特性在解决计算机视觉问题时有应用。

ReLU的直观理解就是，对于任何输入值，其输出要么是输入值本身（当输入大于0时），要么是0（当输入小于或等于0时）。这种设计避免了传统激活函数如Sigmoid和tanh的饱和问题，以及随之而来的梯度消失难题。

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