Изменения
→Rectified Linear Units (ReLU)
== Rectified Linear Units (ReLU) ==
Несмотря на множество сильных сторон sigmoid functionфункции, у нее есть значительные недостатки. Производная такой функции крайне мала во всех точках, кроме сравнительно небольшого промежутка. Это сильно усложняет процесс улучшения весов с помощью градиентного спуска. Эта проблема усугубляется в случае, если модель содержит больше слоев. Данная проблема называется проблемой исчезающего градиента.<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Vanishing_gradient_problem Vanishing gradient problem, Wikipedia]</ref>
Функция ReLU имеет производную равную 0 для всех отрицательных значениях и 1 для положительных. Таким образом, когда обучение происходит на датасетах разумного размера, обычно находятся точки данных, дающие положительные значения для любого выбранного узла. Таким образом, средняя производная редко бывает близка к 0, что позволяет продолжать градиентный спуск.
