Relu的理解

ReLU上的花样

CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。

ReLU的有效性体现在两个方面：

• 克服梯度消失的问题
• 加快训练速度

而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。

ReLU的起源，在这片博文里，对ReLU的起源的介绍已经很详细了，包括如何从生物神经衍生出来，如何与稀疏性进行关联等等。

其中有一段特别精彩的话我引用在下面：

几十年的机器学习发展中，我们形成了这样一个概念：非线性激活函数要比线性激活函数更加先进。

尤其是在布满Sigmoid函数的BP神经网络，布满径向基函数的SVM神经网络中，往往有这样的幻觉，非线性函数对非线性网络贡献巨大。

该幻觉在SVM中更加严重。核函数的形式并非完全是SVM能够处理非线性数据的主力功臣（支持向量充当着隐层角色）。

那么在深度网络中，对非线性的依赖程度就可以缩一缩。另外，在上一部分提到，稀疏特征并不需要网络具有很强的处理线性不可分机制。

综合以上两点，在深度学习模型中，使用简单、速度快的线性激活函数可能更为合适。

而本文要讲的，则是ReLU上的改进，所谓麻雀虽小，五脏俱全，ReLU虽小，但也是可以改进的。

ReLU的种类

ReLU的区分主要在负数端，根据负数端斜率的不同来进行区分，大致如下图所示。

普通的ReLU负数端斜率是0，Leaky ReLU则是负数端有一个比较小的斜率，而PReLU则是在后向传播中学习到斜率。而Randomized Leaky ReLU则是使用一个均匀分布在训练的时候随机生成斜率，在测试的时候使用均值斜率来计算。

效果

其中，NDSB数据集是Kaggle的比赛，而RReLU正是在这次比赛中崭露头角的。

通过上述结果，可以看到四点：

• 对于leaky ReLU来说，如果斜率很小，那么与ReLU并没有大的不同，当斜率大一些时，效果就好很多。
• 在训练集上，PReLU往往能达到最小的错误率，说明PReLU容易过拟合。
• 在NSDB数据集上RReLU的提升比cifar10和cifar100上的提升更加明显，而NSDB数据集比较小，从而可以说明，RReLU在与过拟合的对抗中更加有效
• 对于RReLU来说，还需要研究一下随机化得斜率是怎样影响训练和测试过程的。

参考文献

[1]. Xu B, Wang N, Chen T, et al. Empirical evaluation of rectified activations in convolutional network[J]. arXiv preprint arXiv:1505.00853, 2015.

ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU

2018年01月22日 22:25:34

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• • ReLU
  • LReLU
  • PReLU
  • CReLU
  • ELU
  • SELU

ReLU

 
tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None)

LReLU

(Leaky-ReLU) 
 
其中aiai是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aiai. 
tensorflow中：tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)

PReLU

 
其中aiai是可以学习的的。如果ai=0ai=0，那么 PReLU 退化为ReLU；如果 aiai是一个很小的固定值（如ai=0.01ai=0.01），则 PReLU 退化为 Leaky ReLU（LReLU）。 
PReLU 只增加了极少量的参数，也就意味着网络的计算量以及过拟合的危险性都只增加了一点点。特别的，当不同 channels 使用相同的aiai时，参数就更少了。BP 更新aiai时，采用的是带动量的更新方式（momentum）。 
tensorflow中:没找到啊!

CReLU

（Concatenated Rectified Linear Units） 
 
tensorflow中：tf.nn.crelu(features, name=None)

ELU

 
 
其中α是一个可调整的参数，它控制着ELU负值部分在何时饱和。 
右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。ELU的输出均值接近于零，所以收敛速度更快 
tensorflow中：tf.nn.elu(features, name=None)

SELU

 
经过该激活函数后使得样本分布自动归一化到0均值和单位方差(自归一化，保证训练过程中梯度不会爆炸或消失，效果比Batch Normalization 要好) 
其实就是ELU乘了个lambda，关键在于这个lambda是大于1的。以前relu，prelu，elu这些激活函数，都是在负半轴坡度平缓，这样在activation的方差过大的时候可以让它减小，防止了梯度爆炸，但是正半轴坡度简单的设成了1。而selu的正半轴大于1，在方差过小的的时候可以让它增大，同时防止了梯度消失。这样激活函数就有一个不动点，网络深了以后每一层的输出都是均值为0方差为1。

tensorflow中：tf.nn.selu(features, name=None)

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