Pembelajaran mendalam menggunakan unit linear yang diperbetulkan (relu)

1. Apa yang dilakukan oleh Relu dalam pembelajaran mendalam?
2. Mengapa Unit Linear RELU Betul Fungsi Pengaktifan Paling Popular?
3. Bolehkah kita menggunakan relu dalam regresi linear?
4. Bagaimana relu boleh digunakan dengan rangkaian saraf?

Apa yang dilakukan oleh Relu dalam pembelajaran mendalam?

Fungsi Relu adalah satu lagi fungsi pengaktifan bukan linear yang telah mendapat populariti dalam domain pembelajaran mendalam. Relu bermaksud unit linear yang diperbetulkan. Kelebihan utama menggunakan fungsi relu ke atas fungsi pengaktifan lain ialah ia tidak mengaktifkan semua neuron pada masa yang sama.

Mengapa Unit Linear RELU Betul Fungsi Pengaktifan Paling Popular?

Fungsi pengaktifan linear yang diperbetulkan mengatasi masalah kecerunan yang hilang, membolehkan model belajar lebih cepat dan melakukan yang lebih baik. Pengaktifan linear yang diperbetulkan adalah pengaktifan lalai ketika membangunkan perceptron multilayer dan rangkaian saraf konvensional.

Bolehkah kita menggunakan relu dalam regresi linear?

Relu dalam regresi

Kami menggunakan fungsi pengaktifan pada neuron tersembunyi dan output untuk mengelakkan neuron daripada terlalu rendah atau terlalu tinggi, yang akan berfungsi melawan proses pembelajaran rangkaian. Cukup, matematik berfungsi dengan lebih baik dengan cara ini. Fungsi pengaktifan yang paling penting ialah yang digunakan pada lapisan output.

Bagaimana relu boleh digunakan dengan rangkaian saraf?

Satu cara relus meningkatkan rangkaian saraf adalah dengan mempercepat latihan. Pengiraan kecerunan sangat mudah (sama ada 0 atau 1 bergantung pada tanda x). Juga, langkah pengiraan relu adalah mudah: sebarang elemen negatif ditetapkan kepada 0.0 - Tiada eksponen, tiada pendaraban atau operasi bahagian.