Функции активации играют решающую роль в нейронных сетях, внося нелинейность в процесс принятия решений модели. Одной из популярных функций активации является выпрямленная линейная единица (ReLU), которая обнуляет все отрицательные значения. Однако ReLU страдает от проблемы «умирающего ReLU», когда нейроны могут стать неактивными и сделать процесс обучения неэффективным. Чтобы решить эту проблему, был представлен вариант под названием Leaky ReLU. В этой статье мы углубимся в функцию Leaky ReLU, обсудим ее преимущества и предоставим примеры кода на различных языках программирования.

Понимание функции Leaky ReLU:
Функция Leaky ReLU определяется следующим образом:

Leaky ReLU(x) = max(αx, x)

где α — небольшая константа (обычно от 0,01 до 0,3), определяющая наклон функции для отрицательных входных значений. В отличие от ReLU, который устанавливает отрицательные значения равными нулю, Leaky ReLU сохраняет небольшое отрицательное значение, пропорциональное входным данным.

Преимущества дырявого ReLU:

1. Как избежать проблемы «умирающего ReLU». Вводя небольшой отрицательный наклон, Leaky ReLU предотвращает полную неактивность нейронов, позволяя им восстановиться и продолжить обучение.

2. Обработка отрицательных входных данных. В отличие от ReLU, Leaky ReLU может обрабатывать отрицательные входные значения, что делает его более подходящим для моделей, требующих отрицательной активации.

Примеры кода:

Python:

import numpy as np
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return np.maximum(alpha * x, x)

TensorFlow (Python):

import tensorflow as tf
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return tf.maximum(alpha * x, x)

PyTorch (Python):

import torch
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return torch.max(alpha * x, x)

Керас (Python):

import keras
from keras.layers import LeakyReLU
leaky_relu = LeakyReLU(alpha=0.01)

МАТЛАБ:

function y = leaky_relu(x, alpha)
    y = max(alpha * x, x);
end

Функция Leaky ReLU предлагает ценную альтернативу традиционной функции активации ReLU, решая проблему «умирающего ReLU» и позволяя нейронным сетям обучаться более эффективно. Мы изучили определение Leaky ReLU, обсудили его преимущества и предоставили примеры кода на популярных языках программирования, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, Keras и MATLAB. Включив Leaky ReLU в архитектуру нейронных сетей, вы сможете повысить их производительность и добиться лучших результатов.