В чем разница между функцией активации ReLU и LeakyReLU?

Разница между функциями активации ReLU и LeakyReLU заключается в работе с отрицательными входными значениями. www.nomidl.com www.ultralytics.com

ReLU (Rectified Linear Unit) принимает входные значения и преобразует их, оставляя только положительные значения без изменения, а все отрицательные значения заменяет на 0. habr.com Если нейрон постоянно получает отрицательные входы, он может застрять в неактивном состоянии, выдавая на выходе 0. www.nomidl.com Это означает, что нейрон перестаёт обучаться и становится бесполезным. www.nomidl.com

LeakyReLU — улучшенная версия ReLU, разработанная для борьбы с проблемой «умирающего ReLU». www.ultralytics.com В отличие от ReLU, LeakyReLU возвращает само значение при положительном входном значении, а при отрицательных значениях возвращает линейную функцию от входа, умноженную на небольшой коэффициент, называемый отрицательным уклоном (leak). habr.com Таким образом, у нейрона всегда есть возможность вносить вклад в выходную функцию, даже если входные данные отрицательны. habr.com

Некоторые преимущества LeakyReLU:

• устойчивость к «умиранию» нейронов; habr.com
• лучшая сходимость в процессе обучения, что приводит к более быстрому и точному обучению нейронных сетей. habr.com

Выбор между ReLU и LeakyReLU зависит от характеристик задачи, данных и конкретных требований нейронной сети. www.praudyog.com