谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数
Jan 29, 2024 · 从ReLU函数及其表达式可以看出，ReLu其实就是一个取最大值的函数。 在输入是负值的情况下，其输出为0，表示神经元没有被激活。 这意味着在网络的前向传播过程中，只有部分神经元 …
Why do we use ReLU in neural networks and how do we use it?
Why do we use rectified linear units (ReLU) with neural networks? How does that improve neural network? Why do we say that ReLU is an activation function? Isn't softmax activation function for neu...
machine learning - What are the advantages of ReLU over sigmoid ...
The state of the art of non-linearity is to use rectified linear units (ReLU) instead of sigmoid function in deep neural network. What are the advantages? I know that training a network when ReLU is
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU跑低 …
我认为ReLU的劣势主要体现在两个方面： 第一是早期观念上的误区，认为ReLU容易出现负值梯度为零导致的“神经元死亡”（dead ReLU）现象； 但实际上在Transformer这种带有LayerNorm的架构 …
在残差网络中激活函数relu的使用，为什么不使用leakyrelu、rrule等改 …
ReLU的简洁高效：ReLU函数形式简单，计算量小，能够显著提高训练速度，这是其在残差网络中广泛应用的基础。 死区问题与改进：ReLU存在死区问题，即当输入为负时，输出为零，导致神经元失活。 …
在训练神经网络时，为什么大多数情况下在隐藏层使用ReLU而不是在输 …
在输出层使用ReLU的主要问题是其 输出值范围不受限制，可能会导致输出的值过大或过小，不利于训练和优化。 因此，一般情况下在输出层会使用其他的激活函数，如 sigmoid 或 softmax，以限制输出 …
RELU只是把负数变成0，为什么可以作为激活函数？激活函数的本质是 …
RELU只是把负数变成0，为什么可以作为激活函数？ 激活函数的本质是什么？ 在深度学习中，RELU作为一种激活函数，只是把输入的负数输出为0，输入的正数还是不变，这怎么看都是一种毫无意义的 …
如何理解ReLU activation function? - 知乎
sigmoid function用0到1之间的值表示，输出在该class为真的概率。但ReLU function应该如何理解，图像上应…
ReLU是分段线性函数，非线性映射能力足以拟合任意函数吗？
ReLU函数是小于0是为0，大于0时为自身，它的非线性映射能力很强吗？
神经网络中的dropout操作和relu激活函数是不是等价的？ - 知乎
Apr 6, 2025 · dropout是每个神经节点，随机概率失效，变为0 relu是每个神经节点，大于0的值通过、小于0的直接截断变0。 从这个角度上来说，如果节点的输出遵循某种分布，relu可以看作是dropout的 …