Функция ReLU (Rectified Linear Unit) стала стандартной активацией в современных нейронных сетях по нескольким причинам:

• Простота. 3 ReLU передаёт входное значение, если оно положительно, и устанавливает его в ноль, если оно отрицательно. 3 Такая простота в вычислениях делает ReLU эффективной и быстрой по сравнению с другими функциями активации, такими как Sigmoid или Tanh. 3
• Устранение проблемы затухающих градиентов. 3 Эта проблема возникает, когда производные активационной функции становятся очень маленькими, что замедляет обновление весов во время обратного распространения ошибки и делает обучение сети затруднительным. 3 ReLU, благодаря своей линейной природе для положительных входов, сохраняет большие градиенты и способствует более быстрой сходимости модели. 3
• Способность к разреженности активаций. 12 В ReLU все отрицательные входы обнуляются, что приводит к разреженности активаций в нейронной сети. 2 Это может улучшить эффективность и уменьшить переобучение. 2
• Хорошие практические результаты. 2 Во многих практических приложениях, особенно в глубоких нейронных сетях, ReLU показала отличные результаты, опережая другие функции активации. 2

Таким образом, ReLU и её вариации предлагают хороший баланс между вычислительной эффективностью и эффективностью обучения, что делает их подходящими для широкого спектра приложений в машинном обучении и искусственном интеллекте. 2