ReLU——Deep Sparse Rectifier Neural Networks
1. 摘要 ReLU 相比 Tanh 能產生相同或者更好的性能，而且能產生真零的稀疏表示，非常適合自然就稀疏的數據。 採用 ReLU 後，在大量的有標籤數據下，有沒有無監督預訓練模型取得的最好效果是一樣的，這可以被看做是訓練深層有監督網絡的一個新的里程碑。 2. 背景 2.1. 神經元科學的觀察 對腦能量消耗的研究表明，神經元以稀疏和分佈的方式編碼信息，同時活躍的神經元的百分比估計在 1％ 到 4
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