激活函数总结RELU，Leaky RELU

ReLU
修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。

ReLu激活函数的优点是：

1，相比Sigmoid/tanh函数，使用梯度下降（GD）法时，收敛速度更快

2，相比Sigmoid/tanh函数，Relu只需要一个门限值，即可以得到激活值，计算速度更快

缺点是：

Relu的输入值为负的时候，输出始终为0，其一阶导数也始终为0，这样会导致神经元不能更新参数，也就是神经元不学习了，这种现象叫做“Dead Neuron”。

Leaky ReLUs
ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。Leaky ReLU激活函数是在声学模型（2013）中首次提出的。以数学的方式我们可以表示为：

ai是（1，+∞）区间内的固定参数。

随机纠正线性单元（RReLU）
“随机纠正线性单元”RReLU也是Leaky ReLU的一个变体。在RReLU中，负值的斜率在训练中是随机的，在之后的测试中就变成了固定的了。RReLU的亮点在于，在训练环节中，aji是从一个均匀的分布U(I,u)中随机抽取的数值。形式上来说，我们能得到以下结果：

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