В чем заключаются преимущества и недостатки функций активации ReLU по сравнению с традиционными функциями?

Некоторые преимущества функции активации ReLU по сравнению с традиционными функциями, такими как сигмоид или тангенс:

• Вычислительная эффективность. 1 ReLU включает в себя только простое сравнение и потенциальную установку значения в ноль, что делает его более быстрым в вычислениях. 1 Это ускоряет как фазу обучения, так и фазу вывода. 1
• Сглаживание исчезающих градиентов. 1 В отличие от сигмоида и функции tanh, чьи градиенты могут стать очень маленькими при больших положительных или отрицательных входах, ReLU имеет постоянный градиент, равный 1 для положительных входов. 1 Это помогает смягчить проблему исчезающего градиента, позволяя градиентам более эффективно течь во время обратного распространения и позволяя обучать более глубокие сети. 1
• Способствует разреженности. 1 Выдавая ноль на отрицательные входы, ReLU естественным образом вызывает разреженность активаций в сети. 1 Такая разреженность может привести к созданию более лаконичных и надёжных моделей. 1

Некоторые недостатки функции активации ReLU:

• Проблема «умирающего ReLU». 15 Иногда нейроны могут застрять в состоянии, когда они последовательно выдают ноль на все входы, встречающиеся во время обучения. 1 Это происходит, если в результате большого градиентного обновления весовые коэффициенты смещаются так, что вход нейрона всегда отрицательный. 1
• Выходные данные с ненулевым центром. 1 Выходы ReLU всегда неотрицательны (нулевые или положительные). 1 Отсутствие нулевого центра иногда может замедлить сходимость процесса оптимизации градиентного спуска по сравнению с функциями активации с нулевым центром. 1

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. 4