ReLU函数的定义域是，值域是。这个激活函数可以理解为一个关于0的阈值。ReLU在近几年非常流行。相对于sigmoid()函数和tanh()函数，ReLU函数对于随机梯度下降的收敛有很大的加速作用，克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）等人的论文指出这个加速作用强度是其他两种函数的6倍之多。同时，ReLU函数做的是阈值计算，不是指数运算，更加节省计算资源。但是它的缺点也显而易见，ReLU单元容易“死掉”，当一个很大的梯度流过ReLU的神经元时，神经元将无法被其他任何数据点再次激活，流过这个神经元的梯度将都变成0，而且是不可逆转的。通过合理地设置学习率，出现这种现象的概率会降低。
除了这些激活函数外，还有LeakyReLU函数、Maxout()函数等。需要注意的是：在同一网络中，很少会混合使用不同类型的激活函数。
ReLU函数
2024-07-24
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【7月更文挑战第24天】ReLU函数。
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