使用markdown写出Leaky ReLU的计算公式

### 回答1：
Leaky ReLU 的计算公式如下:

$$ f(x) = \begin{cases} x & \text{ if } x \geq 0 \\ ax & \text{ if } x < 0 \end{cases} $$

其中 $a$ 为常数, 一般取 $0.01$ 或者 $0.1$.

Leaky ReLU 和 ReLU 相似, 但是在负数区间内有一个小的斜率 $a$. 这样可以帮助模型解决 "dying ReLU" 的问题.

### 回答2：
Leaky ReLU（Leaky Rectified Linear Unit）是一种修正线性单元函数，用于神经网络中的激活函数，它在负值范围内引入一个小的斜率，以避免输出结果为零。

Leaky ReLU的计算公式如下：

对于输入x：
如果 x >= 0，则 Leaky ReLU(x) = x；
如果 x < 0，则 Leaky ReLU(x) = α * x，其中α是一个小于1的正常数（一般取0.01）。

通过以上公式，可以很方便地计算出Leaky ReLU的输出。当输入为正数时，输出等于输入；当输入为负数时，输出为输入乘以一个小的斜率因子α。

Leaky ReLU相较于传统的ReLU函数，可以缓解dead ReLU问题（负数输入对应的梯度为0，导致网络无法学习），因为在负数输入时，输出仍然有一个小的梯度。

这种修正线性单元函数在一些深度学习任务中表现良好，例如图像分类和目标检测等。相对于其他激活函数，Leaky ReLU具有快速计算、低内存占用的优点，并且通过引入α这个超参数，可以根据任务的需要进行调整，使模型具有更好的性能。