谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
Jan 29, 2024 · 从ReLU函数及其表达式可以看出，ReLu其实就是一个取最大值的函数。 在输入是负值的情况下，其输出为0，表示神经元没有被激活。 这意味着在网络的前向传播过程中，只有部分神经元 …
Why do we use ReLU in neural networks and how do we use it?
Why do we use rectified linear units (ReLU) with neural networks? How does that improve neural network? Why do we say that ReLU is an activation function? Isn't softmax activation function for neu...
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU跑低 …
我认为ReLU的劣势主要体现在两个方面： 第一是早期观念上的误区，认为ReLU容易出现负值梯度为零导致的“神经元死亡”（dead ReLU）现象； 但实际上在Transformer这种带有LayerNorm的架构 …
RELU只是把负数变成0，为什么可以作为激活函数？激活函数的本质是 …
RELU只是把负数变成0，为什么可以作为激活函数？ 激活函数的本质是什么？ 在深度学习中，RELU作为一种激活函数，只是把输入的负数输出为0，输入的正数还是不变，这怎么看都是一种毫无意义的 …
relu激活函数比sigmoid效果好为什么还用sigmoid？ - 知乎
题主说Relu比sigmoid效果好指的是 梯度消失 这个问题吧？参照下面附录，这个问题在神经网络，尤其是有多个隐藏层神经网络中确实较大！ 但是sigmoid如果用在 2-3层的简单网络 中就差别不大了，所以 …
神经网络中的dropout操作和relu激活函数是不是等价的？ - 知乎
Apr 6, 2025 · dropout是每个神经节点，随机概率失效，变为0 relu是每个神经节点，大于0的值通过、小于0的直接截断变0。 从这个角度上来说，如果节点的输出遵循某种分布，relu可以看作是dropout的 …
如何理解ReLU activation function? - 知乎
sigmoid function用0到1之间的值表示，输出在该class为真的概率。但ReLU function应该如何理解，图像上应…
machine learning - What are the advantages of ReLU over sigmoid ...
The state of the art of non-linearity is to use rectified linear units (ReLU) instead of sigmoid function in deep neural network. What are the advantages? I know that training a network when ReLU is
「ReLU」如何发音？ - 知乎
Jul 6, 2016 · 我看 cs231n 的时候 Andrej 把这个读为re lu。re就是do re mi里的re，lu就是噜啦。
深度学习中，使用relu存在梯度过大导致神经元“死亡”，怎么理解？ - 知乎
深度学习中，使用relu存在梯度过大导致神经元“死亡”，怎么理解？ 在对比各种非线性激活函数的时候，大量的文章对于relu的缺陷，只是简单的描述一下，当有大梯度流经某个神经元后，容易导致神经 …