Почему функция ReLU стала стандартной активацией в современных нейронных сетях?

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

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

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. yourtodo.life