ReLU激活函数
1、Sigmoid函数 表达式：σ = 1 / ） 特性：输出值在之间，常用于二分类问题的输出层。 缺点：饱和激活函数，当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失问题，影响网络的训练效率。 Tanh函数 表达式：tanh = exp） / + exp） 特性：输出值在之间，输出均值为0，优于Sigmoid函数。
2、一文搞懂激活函数：Sigmoid： 特点：输出值在0到1之间，常用于二分类任务的输出层。 优点：易于理解，输出值可以解释为概率。 缺点：梯度消失问题严重，当输入值远离0时，梯度趋近于0，导致深层网络训练困难。ReLU： 特点：当输入大于0时，输出等于输入；当输入小于等于0时，输出为0。
3、计算高效：ReLU函数的计算非常简单，只需要判断输入是否大于0，然后进行相应的输出。这种高效的计算方式使得ReLU在深层神经网络的训练中具有显著的速度优势。
4、深度学习常见的激活函数汇总 Sigmoid激活函数 函数表达式：优点：输出值限定在0到1之间，适合用于将概率作为输出的模型。缺点：计算量大，包含幂运算和除法。导数取值范围是[0， 0.25]，容易导致梯度消失问题，特别是在深层神经网络中。输出不是0均值，会改变数据的原始分布。
5、激活函数是神经网络中的关键组件，它们引入了非线性因素，使神经网络能够拟合各种复杂曲线。激活函数大致分为两类：饱和激活函数和非饱和激活函数。Sigmoid和Tanh属于饱和激活函数，而ReLU及其变种如Leaky ReLU则属于非饱和激活函数。
原来ReLU这么好用!一文带你深度了解ReLU激活函数!
1、ReLU激活函数通过其简单的定义，在输入大于0时保持线性输出，有效避免了传统非线性函数在深层网络中引发的“消失梯度”问题。计算效率高：ReLU函数避免了复杂的指数运算，使得计算速度大幅提升，这对于大规模神经网络训练尤为重要。
2、实现起来，ReLU函数的代码十分简洁：def rectified（x）： return max（0.0， x）。通过可视化，我们可以直观地看到ReLU如何在输入空间中激活和抑制信号，从而优化模型。ReLU的优势彰显ReLU的威力不只在于其简洁性，它还带来了其他显著优势。首先，由于避免了指数运算，计算速度大为提升。
3、ReLU的实现相对简单，通过一个简单的if-else语句即可完成。其导数在非零区间为1，而在零区间为0，这使得反向传播训练过程更加高效。ReLU适用于多种神经网络结构，包括多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN），但通常不建议在循环神经网络（RNN）中使用，因其输入输出的线性性质可能不适用于RNN的循环结构。
4、ReLU激活函数是一个简单的计算，如果输入大于0，直接返回作为输入提供的值；如果输入是0或更小，返回值0。 我们可以用一个简单的 if-statement 来描述这个问题，如下所示： 对于大于零的值，这个函数是线性的，这意味着当使用反向传播训练神经网络时，它具有很多线性激活函数的理想特性。
重新思考计算机视觉中常用的激活函数ReLU
重新思考计算机视觉中常用的激活函数ReLU ReLU（Rectified Linear Unit），即修正线性单元，是计算机视觉及深度学习领域广泛使用的激活函数。其核心特性及在计算机视觉中的应用价值值得深入探讨。
ReLU的回顾 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数在深度学习领域被广泛应用，特别是在计算机视觉任务中。其数学表达式为f（x） = max（0， x），意味着当输入值x小于0时，输出为0；当x大于等于0时，输出等于x的值。在卷积运算后，ReLU通过保留响应值大于0的结果，强调了卷积核与图像之间的正相关性。
常见的激活函数在深度学习中扮演关键角色，它们影响神经网络的学习和优化。
计算高效：ReLU函数的计算非常简单，只需要判断输入是否大于0，然后进行相应的输出。这种高效的计算方式使得ReLU在深层神经网络的训练中具有显著的速度优势。
以下是常见的激活函数ReLU、GELU、Mish、Swish、Tanh、Sigmoid的详细介绍：ReLU 定义：ReLU函数是深度学习中非常流行的激活函数，其公式为f = max。 特点：ReLU函数在x大于0时，输出x；在x小于等于0时，输出0。这种特性使得ReLU函数在深度学习中具有稀疏性和计算效率高的优点。
ReLU（Rectified Linear Unit）函数是深层网络中一种非常重要的激活函数。其定义形式简洁明了，函数表达式为：f（x） = max（0， x）。ReLU函数的特性 避免梯度消失：与Sigmoid和tanh函数不同，ReLU函数在x大于0时，其导数为1，这意味着无论x的值有多大，梯度都不会消失。
