在实际训练中，如果学习率设置的太高，可能会发现网络中40%的神经元都会死掉，且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以，设置一个合适的较小的学习率，会降低这种情况的发生。为了解决神经元节点死亡的情况，有人提出了Leaky-ReLU，PReLu，RReLU，ELU等激活函数。

2019年8月5日 · 何凯明 大神做过一个改进的激活函数PReLU，可以查查张欢论文。 即便如此，ReLU还是最好用最常用的 激活函数。用其他的激活函数在性能上没有很明显的提升，反而增加了计算复杂度，也牺牲了ReLU带来的稀疏性。所以综合来看，还是用ReLU刚好一些。

2024年3月19日 · Parametric ReLU (PReLU)：PReLU是Leaky ReLU的一个变体，其负部分的斜率是可学习的参数，可以根据数据自动调整。 ELU（Exponential Linear Unit）函数：ELU函数在正数部分与ReLU相同，在负数部分则是指数衰减的，这有助于模型收敛并减少死神经元。

但prelu真正的需求是仅仅对负数操作。 所以scale_down的功能就是对参数的正数部分全部乘以 (1-a)，把sclae_up和scale_down的结果加起来就最终完成了prelu的功能。

今年的深度学习和计算机视觉除了LSTM，prelu,batch-normalization,leaky relu还会有什么趋势和创新？

2016年7月6日 · このページでは、ReLUの発音について説明しています。

2017年12月13日 · Kaiming He大神的PReLU如何在caffe中编译并添加呢？

2017年9月29日 · ReLU 的负半轴梯度为0，所以有时候（比较少见）也还是会梯度消失，这时可以使用 PReLU 替代，如果用了PReLU还会 梯度弥散 和爆炸，请调整初始化参数，对自己调参没信心或者就是懒的，请直接上 BN。 至于 sigmoid 为什么会有梯度消失现象，是因为sigmoid (x)在不同尺度的x下的梯度变化太大了，而且一旦 ...

听到各种人有各种叫法，非常好奇到底应该在怎么读软了路？rue路？rue六？rua路？瑞路？

2024年1月29日 · 即 ，其中 ， 。经过推导，并将其拓展可得，无论网络中隐含层的层数为多少，其最终结果都是输入 的线性拟合。这表明没有引入非线性激活函数的神经网络和直接使用线性模型的最终效果相同。那么，也就是说神经网络中的隐含层不起作用。因此，要使神经网络能够发挥其作用，其激活函数必须 ...