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Relu(Linear rectification function)是深度学习中的一种激活函数
其函数表达式为:
其函数图像为:
该函数主要用于cnn卷积神经网络的卷积(Convolution)和池化(MaxPooling)中,因为经过卷积运算和池化运算后的图像矩阵的值有正有负,这难免造成了数据规模变得很大,那么经过Relu函数之后的图像矩阵中的值只留下正数的值。
优点:
1.极大地减少了数据量
2.在一定程度上减少了运算量
3.避免层数增加。
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