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- ¿Qué hace Relu en el aprendizaje profundo??
- ¿Por qué la unidad lineal Relu rectificada es la función de activación más popular??
- ¿Podemos usar Relu en regresión lineal??
- Cómo se puede usar Relu con redes neuronales?
¿Qué hace Relu en el aprendizaje profundo??
La función Relu es otra función de activación no lineal que ha ganado popularidad en el dominio de aprendizaje profundo. Relu significa unidad lineal rectificada. La principal ventaja de usar la función RELU sobre otras funciones de activación es que no activa todas las neuronas al mismo tiempo.
¿Por qué la unidad lineal Relu rectificada es la función de activación más popular??
La función de activación lineal rectificada supera el problema de gradiente de fuga, lo que permite que los modelos aprendan más rápido y funcionen mejor. La activación lineal rectificada es la activación predeterminada al desarrollar perceptrones multicapa y redes neuronales convolucionales.
¿Podemos usar Relu en regresión lineal??
Relu en regresión
Aplicamos funciones de activación en las neuronas ocultas y de salida para evitar que las neuronas vayan demasiado bajas o demasiado altas, lo que funcionará en contra del proceso de aprendizaje de la red. Simplemente, las matemáticas funcionan mejor de esta manera. La función de activación más importante es la aplicada a la capa de salida.
Cómo se puede usar Relu con redes neuronales?
One Way Relus mejora las redes neuronales es acelerando el entrenamiento. El cálculo de gradiente es muy simple (ya sea 0 o 1 dependiendo del signo de x). Además, el paso computacional de un RELU es fácil: cualquier elemento negativo se establece en 0.0 - Sin exponenciales, sin operaciones de multiplicación o división.
