在深度神經網路中，通常使用一種叫修正線性單元(rectified linear unit，relu）作為神經元的啟用函式。relu起源於神經科學的研究：2023年，dayan、abott從生物學角度模擬出了腦神經元接受訊號更精確的啟用模型，如下圖：
其中橫軸是時間(ms)，縱軸是神經元的放電速率(firing rate)。同年，attwell等神經科學家通過研究大腦的能量消耗過程，推測神經元的工作方式具有稀疏性和分布性；2023年lennie等神經科學家估測大腦同時被啟用的神經元只有1~4%，這進一步表明了神經元的工作稀疏性。而對於relu函式而言，類似表現是如何體現的？其相比於其他線性函式(如purlin)和非線性函式(如sigmoid、雙曲正切)又有何優勢？下面請各位看官容我慢慢道來。
首先，我們來看一下relu啟用函式的形式，如下圖：
從上圖不難看出，relu函式其實是分段線性函式，把所有的負值都變為0，而正值不變，這種操作被成為單側抑制。可別小看這個簡單的操作，正因為有了這單側抑制，才使得神經網路中的神經元也具有了稀疏啟用性。尤其體現在深度神經網路模型(如cnn)中，當模型增加n層之後，理論上relu神經元的啟用率將降低2的n次方倍。這裡或許有童鞋會問：relu的函式影象為什麼一定要長這樣？反過來，或者朝下延伸行不行？其實還不一定要長這樣。只要能起到單側抑制的作用，無論是鏡面翻轉還是180度翻轉，最終神經元的輸出也只是相當於加上了乙個常數項係數，並不影響模型的訓練結果。之所以這樣定，或許是為了契合生物學角度，便於我們理解吧。
那麼問題來了：這種稀疏性有何作用？換句話說，我們為什麼需要讓神經元稀疏？不妨舉栗子來說明。當看名偵探柯南的時候，我們可以根據故事情節進行思考和推理，這時用到的是我們的大腦左半球；而當看蒙面唱將時，我們可以跟著歌手一起哼唱，這時用到的則是我們的右半球。左半球側重理性思維，而右半球側重感性思維。也就是說，當我們在進行運算或者欣賞時，都會有一部分神經元處於啟用或是抑制狀態，可以說是各司其職。再比如，生病了去醫院看病，檢查報告裡面上百項指標，但跟病情相關的通常只有那麼幾個。與之類似，當訓練乙個深度分類模型的時候，和目標相關的特徵往往也就那麼幾個，因此通過relu實現稀疏後的模型能夠更好地挖掘相關特徵，擬合訓練資料。
此外，相比於其它啟用函式來說，relu有以下優勢：對於線性函式而言，relu的表達能力更強，尤其體現在深度網路中；而對於非線性函式而言，relu由於非負區間的梯度為常數，因此不存在梯度消失問題(vanishing gradient problem)，使得模型的收斂速度維持在乙個穩定狀態。這裡稍微描述一下什麼是梯度消失問題：當梯度小於1時，**值與真實值之間的誤差每傳播一層會衰減一次，如果在深層模型中使用sigmoid作為啟用函式，這種現象尤為明顯，將導致模型收斂停滯不前。
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ReLU啟用函式 簡單之美
在深度神經網路中，通常使用一種叫修正線性單元 rectified linear unit，relu 作為神經元的啟用函式。relu起源於神經科學的研究 2001年，dayan abott從生物學角度模擬出了腦神經元接受訊號更精確的啟用模型，如下圖 其中橫軸是時間 ms 縱軸是神經元的放電速率 fir...
ReLU啟用函式 簡單之美
在深度神經網路中，通常使用一種叫修正線性單元 rectified linear unit，relu 作為神經元的啟用函式。relu起源於神經科學的研究 2001年，dayan abott從生物學角度模擬出了腦神經元接受訊號更精確的啟用模型，如下圖 其中橫軸是時間 ms 縱軸是神經元的放電速率 fir...
ReLU啟用函式
在深度神經網路中，通常使用一種叫修正線性單元 rectified linear unit，relu 作為神經元的啟用函式。relu起源於神經科學的研究 2001年，dayan abott從生物學角度模擬出了腦神經元接受訊號更精確的啟用模型，如下圖 其中橫軸是時間 ms 縱軸是神經元的放電速率 fir...