relu函式

ReLU函式，全稱Rectified Linear Unit，即修正線性單元，是一種在人工神經網路中常用的激活函式。其數學表達式為( f(x) = \max(0, x) )，意味著當輸入( x )為正數時，輸出等於輸入( x )本身；當輸入( x )為負數時，輸出為0。ReLU函式的圖像是一個以原點為頂點，在( x )軸上方呈現直線上升的趨勢。

ReLU函式的特點包括：

計算速度快：由於ReLU函式中只存線上性關係，相比於Sigmoid函式和Tanh函式，其計算速度更快。

非線性：ReLU函式可以解決線性模型表達能力不足的問題，為神經網路引入非線性因素，提高模型的表達能力。

Dead ReLU問題：當輸入為負數時，ReLU函式的梯度為0，這會導致在反向傳播過程中，負數輸入的神經元無法更新權重，從而造成神經元「死亡」。

輸出為0或正數：ReLU函式的輸出值要麼是0，要麼是正數，這意味著它不是一個以0為中心的函式。

ReLU函式的變體包括：

Leaky ReLU：為了解決Dead ReLU問題，Leaky ReLU在負數部分引入了一個很小的梯度（例如0.01）。

Parametric ReLU (PReLU)：PReLU是ReLU的另一種改進版本，其允許負數輸入的斜率為一個可學習的參數。

ReLU函式在深度學習中廣泛套用，尤其是在解決複雜非線性問題如圖像識別、語音識別等領域。然而，也存在一些問題，如Dead ReLU問題，因此在選擇激活函式時需要根據具體問題、網路結構等因素綜合考慮。