谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
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 …
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 …
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…
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 …
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU …
这个问题其实非常有意思，因为它涉及 大模型的计算精度和激活函数的选择背后的权衡，尤其是在最近量化热潮和硬件资源优化的大背景下。 首先明确一点： 现在主流的大模型，普遍采 …
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， …
在残差网络中激活函数relu的使用，为什么不使用leakyrelu、rrule …
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 …
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 …
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信息损失，为什么却在实践中广受欢迎？
ReLU深度网络能逼近任意函数的原因 - 知乎
ReLU其实是分段线性的，所以有人会质疑，对于一个固定大小的神经网络，ReLU网络可能不具有更平滑+有界的激活函数（如tanh）的表达。 因为他们学习非平滑函数，ReLU网络应该被解 …
目前来说relu 的几种变体rrelu elu leaky relu那个更好？ - 知乎
目前来说relu 的几种变体rrelu elu leaky relu那个更好？ 目前对于图像分类问题来说来说relu 的几种变体rrelu elu leaky relu似乎都相比relu有所改进 那么这几个不同的激活函数那个在图像… 显 …