Relu 激活函数的优势

什么是 Relu？

Relu 是神经网络中常用的一种激活函数，全称为 Rectified Linear Unit，即修正线性单元。在神经网络中，激活函数对输入信号进行非线性变换，从而增加网络的表达能力。Relu 是目前使用最广泛的激活函数之一，其形式为：

$$f(x) = \max(0,x)$$

Relu 的优势

Relu 相比于其他激活函数，有以下优势：

1. 非饱和性

相比于 sigmoid 和 tanh 等激活函数，Relu 在输入较大时不会出现饱和现象，梯度也不会因为输入过大而消失。这也是为什么 Relu 能够加速神经网络的训练过程的原因之一。

2. 计算速度快

Relu 的计算十分简单，只需要比较输入和 0 的大小即可。相比于 sigmoid 和 tanh，Relu 的计算速度要快很多。

3. 稀疏性

当输入为负数时，Relu 的输出为 0，因此 Relu 可以将一部分神经元的输出直接置为 0，从而使得神经网络具有稀疏性。稀疏性的好处是可以减少模型复杂度，加快计算速度，并且可以防止过拟合。

总结

在神经网络中，使用 Relu 作为激活函数，有非常多的优势，包括非饱和性、计算速度快、稀疏性等。因此，在实际应用中，我们通常会优先选用 Relu 作为激活函数。

参考文献：

[1] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification,” in Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, 2015.