在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别、分类及多种视觉任务的核心模型。激活函数作为神经网络的关键组件，其选择直接影响模型的训练效果和性能。本文将聚焦于ReLU与Leaky ReLU两种激活函数，深入分析它们的特性、优缺点，并通过对比揭示在实际应用中的选择策略。
ReLU激活函数
ReLU（Rectified Linear Unit）是最常用的激活函数之一，其定义如下：
ReLU(x) = max(0, x)
ReLU的特点在于其简单的计算方式和非饱和性，使得梯度下降法在网络训练过程中更易于收敛。此外，ReLU还能有效缓解梯度消失问题，加速训练过程。
然而，ReLU也存在一些缺点，尤其是“死亡神经元”问题。当输入为负值时，ReLU的输出为零，且这些零值梯度在反向传播中无法更新权重，导致部分神经元永久失效。
Leaky ReLU激活函数
为解决ReLU的“死亡神经元”问题，Leaky ReLU被提出。其定义如下：
Leaky ReLU(x) = max(αx, x)
其中，α是一个很小的常数（如0.01），允许负输入值有一个非零的小梯度。这样做可以有效防止神经元完全“死亡”，增加网络的鲁棒性。
尽管Leaky ReLU改善了ReLU的“死亡神经元”问题，但其性能提升并不总是显著，且α的取值通常需要实验确定，增加了模型调整的复杂度。
比较与讨论
在实际应用中，ReLU因其高效性和简单性而广受欢迎，特别是在大型数据集和深层网络结构中。然而，在处理包含大量负值输入的数据集时，Leaky ReLU可能表现更优，因为它能够保持负值梯度的小幅更新，防止信息丢失。
此外，一些研究还提出了其他改进的ReLU变体，如Parametric ReLU（PReLU）、Randomized Leaky ReLU（RReLU）等，旨在进一步优化激活函数的性能。这些变体通过引入可学习的α参数或随机化α值，进一步增强了网络的灵活性和适应性。
ReLU和Leaky ReLU各有其优缺点，在实际应用中应根据具体任务和数据集特点进行选择。对于大多数情况，ReLU仍是一个高效且实用的选择。然而，在处理复杂数据集或需要更高鲁棒性的场景下，Leaky ReLU或其他改进的ReLU变体可能更适合。