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. www.ultralytics.com ReLU включает в себя только простое сравнение и потенциальную установку значения в ноль, что делает его более быстрым в вычислениях. www.ultralytics.com Это ускоряет как фазу обучения, так и фазу вывода. www.ultralytics.com
• Сглаживание исчезающих градиентов. www.ultralytics.com 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. www.ultralytics.com Это помогает смягчить проблему исчезающего градиента, позволяя градиентам более эффективно течь во время обратного распространения и позволяя обучать более глубокие сети. www.ultralytics.com
• Способствует разреженности. www.ultralytics.com Выдавая ноль на отрицательные входы, ReLU естественным образом вызывает разреженность активаций в сети. www.ultralytics.com Такая разреженность может привести к созданию более лаконичных и надёжных моделей. www.ultralytics.com

Некоторые недостатки функции активации ReLU:

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

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