relu函数的特点
1.计算量小,sigmoid、tanh都是浮点运算,但是relu只用if-else就可以完成运算。
2.饱和区间相对较小,不太容易出现梯度弥散问题。
单侧抑制;
相对宽阔的兴奋边界;
稀疏激活性;
ReLU 函数从图像上看,是一个分段线性函数,把所有的负值都变为 0,而正值不变,这样就成为单侧抑制。
因为有了这单侧抑制,才使得神经网络中的神经元也具有了稀疏激活性。
稀疏激活性:从信号方面来看,即神经元同时只对输入信号的少部分选择性响应,大量信号被刻意的屏蔽了,这样可以提高学习的精度,更好更快地提取稀疏特征。当 x<0 时,ReLU 硬饱和,而当 x>0 时,则不存在饱和问题。ReLU 能够在 x>0 时保持梯度不衰减,从而缓解梯度消失问题。