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为什么Relu可以解决消失梯度？

Relu（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，它可以解决神经网络中的梯度消失问题。

梯度消失是指在深层神经网络中，由于激活函数的选择和参数初始化等原因，导致反向传播时梯度逐层缩小，最终在浅层无法有效更新参数，从而影响模型的训练效果。而Relu作为一种非线性激活函数，具有以下特点，可以有效解决梯度消失问题：

非饱和性：Relu函数在输入大于0时，梯度恒为1，不会出现梯度消失的情况。这使得在正向传播过程中，激活值大于0的神经元可以保持梯度的稳定传递，避免梯度逐层缩小。
稀疏激活性：Relu函数在输入小于等于0时，激活值为0，相当于该神经元被“关闭”。这种稀疏激活性可以使得网络中的神经元变得更加稀疏，减少了参数之间的依赖关系，有助于提高网络的泛化能力。
计算效率高：相比于其他激活函数（如sigmoid、tanh），Relu函数的计算速度更快，因为它只需要进行简单的判断和比较运算。

Relu激活函数在深度学习领域得到了广泛应用，特别是在卷积神经网络（CNN）中。它能够有效地解决梯度消失问题，加速模型的训练过程，并提升模型的性能。

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相关搜索:为什么即使使用ResNet，Batchnorm，ReLU，我也会遇到爆发式的梯度问题？(tensorflow)为什么CPLEX不能解决YALMIP可以使用CPLEX解决的模型？为什么有些网格路径问题是DP可以解决的？为什么测试时添加@SpringBootApplication可以解决异常"'outputChannel‘或'outputChannelName’is required“为什么放入队列可以解决数据不一致？将Visual Studio解决方案添加到TFS时,为什么空文件夹会消失？为什么类型Null不是int类型的子类型就可以解决？为什么pyautogui不能在绘图软件中突出显示和使用键盘运动？(这个问题可以解决吗)为什么我要买NaN？应用程序似乎可以工作，但起点是NaN。我该如何解决这个问题呢？PHP中是否有一个函数或命令可以解决为什么没有将数据插入sql数据库的问题？我可以用一个循环来解决这个问题，但是为什么这个递归函数没有显示数组的所有组合呢？为什么为同一个subStrings生成两个不同的散列，我可以做些什么来解决这个问题？在将html2canvas封装在setTimeout回调函数中后，它可以正常工作，为什么?有什么完美的解决方案？为什么Authorize.net要逐步淘汰对事务使用基于MD5的哈希？使用SHA512散列算法应该可以解决这个问题，对吧？

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深度学习那些事 — 激活函数

有的激活函数为什么导致那个参数无法收敛？梯度为什么会消失？激活函数特征非线性：当激活函数是非线性的时候，一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。...前面介绍的两个存在梯度消失，下面介绍的这个不会，但是神经元容易死掉。 03 Relu 激活函数如果小于0，不被激活，大于0的话，激活结果是输入和输出是一样的。...反向传播算法-核心思想 为什么激活函数决定了梯度会不会消失？决定了神经元会不会死掉？...下面是Relu激活函数： ? Relu激活函数导数等于1，hi也可以大于1，所以就解决了梯度消失问题，虽然解决了梯度消失问题，Relu激活函数不设上限，神经元容易死掉。 为什么神经元容易死掉？ ?...小结激活函数是梯度消失的根本原因。 Relu可以解决梯度消失问题，但会导致网络变得脆弱。现在也有好多变种，既可以不让梯度消失，也不会把神经元变得脆弱。

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异军突起的激活函数：ReLU | 小白深度学习入门

ReLU的优势在哪儿呢？我们先来对比一下ReLU和他的老对手sigmoid： ReLU函数： ? Sigmoid函数： ? 对比这俩函数能看出来，sigmoid有一个“梯度消失”的问题。...梯度消失什么意思呢？就是我们希望对每个神经元，激励函数都能尽量区分出z值变化，这样每个神经元的表达能力更强，但sigmoid明显在|z|>4的区间的梯度就不够看了，即它的梯度消失了。...相比之下，ReLU输出就很稳定，因为他z>0区间就是一个线性函数！不存在sigmoid的梯度消失的问题。另一个ReLU很给力的地方就是稀疏度问题。...为了解决这个问题，研究人员对ReLU进行了一些改进， Leaky ReLU 是其中比较知名的一种。 ?...由于大多数深度学习类库都提供内建的ReLU模块，可以以较低的成本应对ReLU及其变种的性能差异。此外，“dying ReLU”问题也可以通过降低学习率，加入bias等方式解决。

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深度学习中常见激活函数的原理和特点

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Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数

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深度学习基础 | RNN家族全面解析

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神经网络为何非激活函数不可？

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