大家好，感謝邀請，今天來為大家分享一下激活函數ReLU優點有哪些：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leakyrelu的一些困惑，大家要是還不太明白的話，也沒有關系，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ReLU
• 2、Relu激勵函數
• 3、談談神經網絡中的非線性激活函數——ReLu函數
• 4、人臉識別之激活函數篇
• 5、原來ReLU這么好用!一文帶你深度了解ReLU激活函數!

重新思考計算機視覺中常用的激活函數ReLU

ReLU的回顧 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函數在深度學習領域被廣泛應用，特別是在計算機視覺任務中。其數學表達式為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通過保留響應值大于0的結果，強調了卷積核與圖像之間的正相關性。

常見的激活函數在深度學習中扮演關鍵角色，它們影響神經網絡的學習和優化。

ReLU（修正線性單元）是廣泛應用的激活函數之一，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函數與ReLU類似，但較為平滑，由于計算復雜度較高，應用較少。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用。

激活函數是神經網絡中不可或缺的部分，它連接著網絡的層次結構，賦予了網絡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。最常見的激活函數之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其輸出形式為[公式]。

非線性激活函數是深度學習神經網絡中不可或缺的組成部分，它們通過引入非線性關系使網絡具備學習復雜模式的能力。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神經網絡中常用的一種激活函數，其關鍵在于為神經元引入非線性元素。其工作原理是，輸入信號x經過處理后，若x大于等于0，輸出y即為x；否則，y等于0。ReLU的優勢在于其簡單性和優化效率。

Relu激勵函數

線性整流函數（Rectified Linear Unit， ReLU），Relu激勵函數，也稱“熱魯”激勵函數。是一種人工神經網絡中常見的激活函數。相比于Sigmoid函數，Relu函數的優點：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，神經網絡前幾層的參數也可以很快的更新。計算速度快。

常見的激勵函數有sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等。sigmoid函數輸出在（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函數則避免了飽和，但當輸入為負值時，可能導致“神經元亡”。

Relu激活函數（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，Relu激活函數的優點在于：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，神經網絡前幾層的參數可以快速更新。計算速度快。

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

非線性激勵函數包括sigmoid函數、tanh函數、ReLU函數、Leaky ReLU函數、Maxout函數等。Sigmoid函數是一個在生物學中常見的S型函數，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單增等性質，Sigmoid函數常被用作神經網絡的激活函數，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果做 非線性映射。

談談神經網絡中的非線性激活函數——ReLu函數

激活函數是神經網絡中不可或缺的部分，它連接著網絡的層次結構，賦予了網絡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。最常見的激活函數之一就是ReLU（Rectified Linear Unit），其輸出形式為[公式]。

ReLU，即Rectified Linear Unit，是神經網絡中常用的一種激活函數，其關鍵在于為神經元引入非線性元素。其工作原理是，輸入信號x經過處理后，若x大于等于0，輸出y即為x；否則，y等于0。ReLU的優勢在于其簡單性和優化效率。

神經網絡中激活函數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，網絡輸出僅是輸入的線性組合，表達能力受限。ReLU（修正線性單元）是廣泛應用的激活函數之一，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的強大邏輯。ReLu，以其直觀易懂的特性，成為了神經網絡中不可或缺的構件，為神經元提供了一種從負值躍升至零然后線性增長的激活機制。理解它的發音，就像掌握了打開神經網絡黑箱的鑰匙，讓你在探索深度學習的旅程中更加游刃有余。

非線性激活函數是深度學習神經網絡中不可或缺的組成部分，它們通過引入非線性關系使網絡具備學習復雜模式的能力。

線性激活函數仍然用于預測一個數量的網絡的輸出層（例如問題）。 非線性激活函數是更好的，因為它們允許節點在數據中學習更復雜的結構 。兩個廣泛使用的非線性激活函數是 sigmoid 函數和 雙曲正切 激活函數。 Sigmoid 激活函數 ，也被稱為 Logistic函數神經網絡，傳統上是一個非常受歡迎的神經網絡激活函數。

人臉識別之激活函數篇

1、飽和激活函數 Sigmoid： 用于二分類，0-1區間內映射，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，-1到1區間，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人臉識別功能。它提供了幾個核心函數，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。挑戰在于深度人臉識別的發展。FR特征表示與損失函數發展，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鍵元素：人臉檢測、人臉配準與人臉表示。基于給定自然圖像輸出人臉特征。人臉識別問題根據訓練集與驗證集數據分布可分為閉與開放問題。閉中測試集樣本在訓練集中，優化目標為特征分離；開放則為實際應用，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!

實現起來，ReLU函數的代碼十分簡潔：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，從而優化模型。ReLU的優勢彰顯ReLU的威力不只在于其簡潔性，它還帶來了其他顯著優勢。首先，由于避免了指數運算，計算速度大為提升。

ReLU激活函數是一個簡單的計算，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，這個函數是線性的，這意味著當使用反向傳播訓練神經網絡時，它具有很多線性激活函數的理想特性。

激活函數是神經網絡中不可或缺的部分，它連接著網絡的層次結構，賦予了網絡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）是廣泛應用的激活函數之一，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函數與ReLU類似，但較為平滑，由于計算復雜度較高，應用較少。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）。這種設計避免了傳統激活函數如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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