leaky_relu激活函数
时间: 2023-10-15 14:02:52 浏览: 111
Leaky ReLU是一种用于解决ReLU激活函数中梯度消失问题的高级激活函数。当输入小于0时,Leaky ReLU试图修复"dead ReLU"问题,通过引入一个很小的斜率来保留一些负轴的值,避免梯度永远为0。
数学表达式为:y = max(0, x) + leak * min(0, x),其中leak是一个很小的常数。
Leaky ReLU的图像展示了它的特点,它在x小于0的区域有一个小的斜率,而在x大于0的区域则与ReLU函数相同。
在TensorFlow中,可以使用tf.maximum(leak * x, x)来实现Leaky ReLU的简单实现。这段代码将输入x与leak * x取最大值,从而得到Leaky ReLU的输出。
总结来说,Leaky ReLU是一种修复dead ReLU问题的激活函数,在深度学习中常用于解决梯度消失的情况。它通过引入一个很小的斜率来保留负轴的信息,并在正轴上保持ReLU函数的性质。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras 中Leaky ReLU等高级激活函数的用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38729685/12850036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [AI人工智能学习之激活函数](https://blog.csdn.net/li_gf/article/details/127399179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [激活函数Relu 及 leakyRelu](https://blog.csdn.net/sinat_33027857/article/details/80192789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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