Вопрос или проблема
Производная функции ReLU равна 1, когда входное значение больше 0, и 0, когда входное значение меньше или равно 0. В процессе обратного распространения она абсолютно не изменяет значение d(ошибка)/d(вес). Либо градиент умножается на 1, либо на 0. Это означает, что она только помогает отбрасывать отрицательные входные значения. Кажется, что это работает как dropout. Вместо использования ReLU, если мы используем dropout, разве это не почти то же самое? Мы используем нелинейную активационную функцию, чтобы ввести нелинейность. Но разве это не тоже линейное преобразование? Пусть будет обучающая выборка, в которой все входные значения положительные, и в начальной модели все веса положительные. Тогда ReLu(wx+b) в конечном итоге становится wx+b. Как же это приносит нелинейность? Я чертовски запутался во всем этом.
Когда все веса и входные значения положительные, у вас нет нелинейности.
Чтобы это работало, веса должны быть инициализированы случайным образом, с некоторыми отрицательными и некоторыми положительными.
Ответ или решение
ReLU (Rectified Linear Unit) — это активационная функция, которая вводит нелинейность в нейронные сети, что является ключевым аспектом их способности обучаться сложным шаблонам. Давайте рассмотрим, как это происходит и почему ReLU не является альтернативой dropout.
Нелинейность ReLU
ReLU определяется как f(x) = max(0, x). Это означает, что если входное значение x больше 0, выход равен этому значению. Если x меньше или равно 0, выход равен 0. Хотя на первый взгляд ReLU может выглядеть похоже на линейное преобразование для положительных входов, она все же представляет собой смешанную функцию: линейная часть для положительных входов и обрывающая нелинейную часть для отрицательных. Это разбиение на сегменты создает критический момент:
-
Нелинейные преобразования: Даже если в начале обучения все веса и входы положительные, это не означает, что модель останется линейной. Во время обучения веса обновляются и инициализируются случайным образом, что вводит отрицательные значения. Как только в модель попадают отрицательные веса, активационная функция ReLU будет обрезать их до нуля, что обеспечивает нелинейность. Без этой нелинейности модель не смогла бы выразить отношения, более сложные, чем линейные.
-
Устойчивость к затухающим градиентам: Одним из недостатков Sigmoid и других традиционных функций активации является затухание градиентов, которое делает обучение медленным, особенно для глубоких сетей. ReLU решает эту проблему, так как производная равна 1 для положительных входов, и это позволяет более эффективно propagировать градиенты через слои.
Почему ReLU не является альтернативой dropout
Dropout и ReLU служат совершенно разным целям:
-
ReLU — это активационная функция, которая вводит нелинейность в модель. Она используется на уровне слоев и позволяет нейронной сети моделировать сложные зависимости в данных.
-
Dropout — это метод регуляризации, который отключает случайный набор нейронов во время обучения. Это помогает бороться с переобучением, заставляя модель не зависеть от конкретных нейронов, а использовать более универсальные представления.
Использование ReLU делает сеть способной к обучению, тогда как dropout добавляет уровень защиты от переобучения. Их нельзя заменить друг на друга, так как они решают разные задачи.
Подытожим
Чтобы подвести итог, ReLU привносит нелинейность в нейронные сети, позволяя им обучаться и моделировать сложные зависимости, что невозможно при использовании только линейных функций. Dropout, в свою очередь, направлен на улучшение обобщающей способности модели, предотвращая переобучение. Эти две техники взаимодополняют друг друга, но не являются взаимозаменяемыми.