Por que usar a função de ativação do RelU

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.

1. Por que a CNN usa a função de ativação do RelU?
2. Relu é a melhor função de ativação?
3. Por que Relu funciona melhor do que Tanh?

Por que a CNN usa a função de ativação do RelU?

Como conseqüência, o uso do RelU ajuda a evitar o crescimento exponencial no cálculo necessário para operar a rede neural. Se a CNN escalar em tamanho, o custo computacional de adicionar Relus Extra aumenta linearmente.

Relu é a melhor função de ativação?

As principais vantagens da função de ativação do RelU são: camadas convolucionais e aprendizado profundo: é a função de ativação mais popular para treinar camadas convolucionais e modelos de aprendizado profundo. Simplicidade computacional: a função do retificador é trivial para implementar, exigindo apenas uma função max ().

Por que Relu funciona melhor do que Tanh?

Relu é a melhor e mais avançada função de ativação no momento em comparação com o sigmóide e o tanh, porque todas as desvantagens como o problema do gradiente de desaparecimento são completamente removidas nessa função de ativação, o que faz com que essa função de ativação seja mais avançada em comparação com outra função de ativação.