Howtosignalprocessing
- O que o Relu faz no aprendizado profundo?
- Por que a Unidade Linear Relu retificada é a função de ativação mais popular?
- Podemos usar o Relu em regressão linear?
- Como o Relu pode ser usado com redes neurais?
O que o Relu faz no aprendizado profundo?
A função Relu é outra função de ativação não linear que ganhou popularidade no domínio de aprendizado profundo. Relu significa unidade linear retificada. A principal vantagem de usar a função Relu em outras funções de ativação é que ela não ativa todos os neurônios ao mesmo tempo.
Por que a Unidade Linear Relu retificada é a função de ativação mais popular?
A função de ativação linear retificada supera o problema do gradiente de fuga, permitindo que os modelos aprendam mais rapidamente e tenham melhor desempenho. A ativação linear retificada é a ativação padrão ao desenvolver perceptron multicamada e redes neurais convolucionais.
Podemos usar o Relu em regressão linear?
Relu em regressão
Aplicamos funções de ativação nos neurônios ocultos e de saída para impedir que os neurônios fiquem muito baixos ou muito altos, o que funcionará contra o processo de aprendizado da rede. Simplesmente, a matemática funciona melhor dessa maneira. A função de ativação mais importante é a aplicada à camada de saída.
Como o Relu pode ser usado com redes neurais?
Uma maneira de melhorar as redes neurais é acelerando o treinamento. O cálculo do gradiente é muito simples (0 ou 1, dependendo do sinal de x). Além disso, a etapa computacional de um relu é fácil: qualquer elemento negativo é definido como 0.0 - Sem exponenciais, sem operações de multiplicação ou divisão.
