Domyślna funkcja aktywacji w głębokim uczeniu
Jednostka liniowa prostokątna: Domyślna funkcja aktywacji w głębokim uczeniu
Głębokie uczenie to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się tworzeniem modeli, które są w stanie nauczyć się reprezentacji danych w sposób hierarchiczny. W głębokim uczeniu, jednostka liniowa prostokątna (ReLU) jest jedną z najczęściej stosowanych funkcji aktywacji.
Funkcja aktywacji jest stosowana w każdej warstwie sieci neuronowej i służy do wprowadzenia nieliniowości do modelu. ReLU jest jedną z najprostszych funkcji aktywacji, która zwraca wartość 0 dla wszystkich ujemnych wartości wejściowych i wartość wejściową dla wartości dodatnich.
W porównaniu do innych funkcji aktywacji, takich jak sigmoidalna lub tangens hiperboliczny, ReLU ma kilka zalet. Po pierwsze, jest ona bardzo prosta w implementacji i obliczeniowo wydajna. Po drugie, ReLU nie ma problemu z zanikającym gradientem, który może wystąpić w przypadku innych funkcji aktywacji.
Zanikający gradient to problem, który występuje, gdy gradient maleje do zera w trakcie propagacji wstecznej. W przypadku sigmoidalnej funkcji aktywacji, gradient maleje do zera dla bardzo dużych lub bardzo małych wartości wejściowych, co może prowadzić do problemów z uczeniem się modelu.
ReLU nie ma tego problemu, ponieważ gradient jest stały dla wartości dodatnich wejściowych. Jednakże, dla wartości ujemnych wejściowych, gradient jest równy 0, co oznacza, że nie ma propagacji wstecznej. W praktyce, ten problem jest rozwiązany poprzez użycie wariantu ReLU, który nazywa się leaky ReLU.
Leaky ReLU to funkcja aktywacji, która zwraca wartość wejściową dla wartości dodatnich i wartość mniejszą niż wejściowa pomnożoną przez stałą dla wartości ujemnych. Stała ta jest zwykle ustawiana na niską wartość, na przykład 0,01. Dzięki temu, propagacja wsteczna jest możliwa dla wszystkich wartości wejściowych.
Warto również wspomnieć, że ReLU nie jest idealną funkcją aktywacji dla każdego problemu. W niektórych przypadkach, takich jak klasyfikacja wieloklasowa, lepiej sprawdza się funkcja Softmax. W innych przypadkach, takich jak klasyfikacja binarna, lepiej sprawdza się funkcja sigmoidalna.
Podsumowując, jednostka liniowa prostokątna (ReLU) jest domyślną funkcją aktywacji w głębokim uczeniu ze względu na swoją prostotę i wydajność obliczeniową. Jednakże, w niektórych przypadkach, lepiej sprawdzą się inne funkcje aktywacji, takie jak Softmax lub sigmoidalna. Dlatego też, wybór funkcji aktywacji zależy od konkretnego problemu i wymagań modelu.