Как ReLU влияет на обучение нейронных сетей?

ReLU (Rectified Linear Unit) влияет на обучение нейронных сетей следующим образом:

• Устраняет проблему исчезающего градиента. zentyx.ru Градиент ReLU не сходится к нулю при больших положительных значениях, что помогает ускорить обучение глубоких нейронных сетей. zentyx.ru
• Способствует разреженности активаций. zentyx.ru Все отрицательные входы обнуляются, что приводит к разреженности активаций в нейронной сети. zentyx.ru Это может улучшить эффективность и уменьшить переобучение. zentyx.ru
• Вычислительная эффективность. zentyx.ru ReLU требует меньше вычислительных ресурсов, так как включает в себя простые операции сравнения и присвоения. zentyx.ru

Однако у ReLU есть и недостатки, например проблема «мёртвых нейронов». zentyx.ru dzen.ru Нейроны, которые начинают выдавать отрицательные значения, перестают активироваться и вносить вклад в обучение сети. zentyx.ru

Важно отметить, что ReLU может не всегда быть лучшим выбором для всех задач, и её эффективность должна оцениваться в контексте конкретного приложения и архитектуры нейронной сети. zentyx.ru