首先尝试 ReLU 的原因. 计算简单高效：ReLU 的计算非常简单，只需要判断输入是否大于 0，在正向传播和反向传播中都极大地减少了计算量，能够加快训练速度。

Non-linearities that go between layers of your model. Note that, unless otherwise stated, activation functions operate on scalars. To apply them to an array you can call σ.(xs), relu.(xs) …

ReLu，全称是Rectified Linear Unit，中文名称是线性整流函数，是在神经网络中常用的激活函数。 通常意义下，其指代数学中的斜坡函数，即 f (X) = m a x (0, X) 其对应的函数图像如下所示： …

2025年2月8日 · ReLU（修正线性单元）是一种在深度学习中非常流行的激活函数，它主要用于神经网络中的隐藏层。 ReLU的设计简单而高效，能够有效地处理 梯度消失 问题，使深度神经 …

2021年2月11日 · 本文详细介绍了深度学习中常用的激活函数，包括ReLU、RReLU、LeakyReLU、PReLU等，以及它们的特性与区别。 此外，还讨论了Softplus、ELU、Softmax …

ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是当前深度学习中最常用的激活函数之一。它的主要优点是计算简单且能够有效缓解梯度消失问题，尤其是在深层网络中。因此，ReLU 已成为 …

整流线性单位函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激励函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。

2024年10月16日 · 本文介绍了九种常用的神经网络激活函数：Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6、Leaky ReLU、ELU、Swish、Mish和Softmax，包括它们的定义、图像、优缺点以及在深度学习 …

2025年3月15日 · ReLU函数的数学表达式非常简单： ReLU(x)=max(0,x)当输入 x 为正数时，输出就是 x 本身。当输入 x 为负数时，输出为 0。ReLU激活函数通过引入非线性、缓解梯度消失 …

2024年6月19日 · 在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分： 1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性. 2、ReLU（Rectified Linear Activation Function） 3、如何实现ReLU. …