nn.LeakyReLU()和nn.relu

nn.LeakyReLU()和nn.ReLU()都是PyTorch深度学习框架中的激活函数，其中nn.ReLU()为修正线性单元，将负值变为0，而正值保持不变。而nn.LeakyReLU()在负值处返回负数的小斜率，以避免神经元死亡现象。相比于nn.ReLU()，nn.LeakyReLU()可以更好地处理梯度消失问题。

相关问题

nn.leakyrelu和nn.sigmoid

nn.leakyrelu和nn.sigmoid是PyTorch库中的激活函数。

nn.leakyrelu是一个带有负斜率的整流线性单元（rectified linear unit）。它可以通过引入一个小的负斜率来解决ReLU函数在负数输入时导致的神经元死亡问题。nn.leakyrelu函数可以通过调用torch.nn.LeakyReLU()来使用。它可以应用于标量、向量和多维数组输入。例如，对于输入x，可以使用LeakyReLU进行激活，如下所示：
leakyrelu = nn.LeakyReLU()
out = leakyrelu(x)

nn.sigmoid是一个Sigmoid函数，它将输入映射到0和1之间的值。它常用于二分类问题的输出层。nn.sigmoid函数可以通过调用torch.nn.Sigmoid()来使用。它也可以应用于标量、向量和多维数组输入。例如，对于输入x，可以使用Sigmoid进行激活，如下所示：
sigmoid = nn.Sigmoid()
out = sigmoid(x)

需要注意的是，nn.leakyrelu和nn.sigmoid可以在网络层定义时使用nn.LeakyReLU()和nn.Sigmoid()，也可以作为函数调用在forward函数中使用F.leaky_relu()和F.sigmoid()。两者的使用场景有所不同，具体取决于你的需求和网络结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）](https://blog.csdn.net/qq_43665602/article/details/126573992)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d](https://blog.csdn.net/weixin_42495721/article/details/111518564)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

nn.leakyrelu

### Leaky ReLU 激活函数概述

Leaky ReLU 是一种改进版的 ReLU 激活函数，旨在解决标准 ReLU 对于负输入完全抑制的问题。对于负输入，Leaky ReLU 提供了一个很小的非零梯度，从而使得这些单元不会彻底死亡。

#### 数学表达式
Leaky ReLU 的定义如下：

\[ \text{LeakyReLU}(x) =
\begin{cases}
x & \text{if } x > 0 \\
\nu x & \text{if } x \leq 0
\end{cases}
\]

其中 \( \nu \) 是一个小的正值常数，默认情况下通常设置为 0.01[^2]。

#### 特性分析

- **防止死区现象**：相比于传统的 ReLU 函数，当输入小于等于零时，Leaky ReLU 并不是简单地输出零而是给出一个非常小的比例缩放后的值。这样可以有效避免神经元进入所谓的“死区”，即一旦某个节点被激活成零之后就永远不会再被激活的情况。

- **保持非线性性质**：虽然引入了斜率为 \( \nu \) 的直线段来处理负输入区域，但是整体仍然保留着非线性的特点，这对于构建复杂的模型至关重要[^3]。

- **缓解梯度消失问题**：即使在网络较深的情况下也能较好地传递误差信号回传给前面各层，因为其导数值始终大于零，不存在像Sigmoid那样接近饱和区间的极低梯度情况[^5]。

#### PyTorch 实现示例

以下是使用PyTorch框架实现Leaky ReLU的一个简单例子:

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=784, out_features=256)
        self.relu = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        return x

在这个代码片段中，`negative_slope` 参数指定了应用于负输入的比例因子 \( \nu \)，默认值设为了 0.01。