Slovník výrazov AI/Neurónové siete - stavebné prvky

Neurónové siete - stavebné prvky

presakujúca ReLU

Anglický výraz leaky ReLU

základnéheslo č. 2655 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená presakujúca ReLU?

Presakujúca ReLU zachováva pre kladné vstupy hodnotu x a pre záporné malý lineárny sklon αx namiesto nuly. Záporná vetva tak prepúšťa gradient a znižuje riziko trvalo neaktívnych jednotiek. Sklon α je pevný hyperparameter; príliš veľká hodnota mení funkciu na takmer lineárnu, príliš malá sa správa podobne ako ReLU.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

V sieti s vysokým podielom mŕtvych ReLU sa aktivácia nahradí LeakyReLU a porovná sa niekoľko vopred určených sklonov. Inicializácia sa prispôsobí zisku aktivácie a experiment zachová rovnaké seedy. Tím sleduje záporné aktivácie, gradienty a validačný výkon, nie iba rýchlosť poklesu straty. Hodnota α sa uloží v konfigurácii, lebo je súčasťou modelu aj pri inferencii.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. PyTorch · LeakyReLUdocs.pytorch.org
  2. He et al. · Delving deep into rectifiersopenaccess.thecvf.com

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Čo vracia?

αx s malým pevným kladným sklonom α.

Učí sa α?

Nie pri LeakyReLU; pri PReLU áno.

Prečo pomáha?

Záporné vstupy stále prenášajú nenulový gradient.

Čo ak je α príliš veľké?

Obe vetvy sú si podobné a nelinearita slabne.

Musí sa α uložiť?

Áno, určuje výpočet pri tréningu aj inferencii.