机器学习_机器学习之激励函数

3、Relu

　　    （1）当输入是负数的时候，ReLU是完全不被激活的，这就表明一旦输入到了负数，ReLU就会死掉。这样在前向传播过程中，还不算什么问题，有的区域是敏感的，有的是不敏感的。但是到了反向传播过程中，输入负数，梯度就会完全到0，后面的参数就会不更新（使用合适的学习率会减弱这种情况）这个和sigmod函数、tanh函数有一样的问题。

           （2） 我们发现ReLU函数的输出要么是0，要么是正数，这也就是说，ReLU函数也不是以0为中心的函数。

4.ELU函数

ELU函数公式和曲线如下图

ELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的，而且这部分输出还具有一定的抗干扰能力。这样可以消除ReLU死掉的问题，不过还是有梯度饱和和指数运算的问题。

5.PReLU函数

PReLU函数公式和曲线如下图

PReLU也是针对ReLU的一个改进型，在负数区域内，PReLU有一个很小的斜率，这样也可以避免ReLU死掉的问题。相比于ELU，PReLU在负数区域内是线性运算，斜率虽然小，但是不会趋于0，这算是一定的优势吧。我们看PReLU的公式，里面的参数α一般是取0~1之间的数，而且一般还是比较小的，如零点零几。当α=0.01时，我们叫PReLU为Leaky ReLU，算是PReLU的一种特殊情况吧。

总体来看，这些激活函数都有自己的优点和缺点，没有一条说法表明哪些就是不行，哪些激活函数就是好的，所有的好坏都要自己去实验中得到。