非饱和激活函数

Glorot 和 Bengio 在 2010 年的论文中的一个见解是，消失/爆炸的梯度问题部分是由于激活函数的选择不好造成的。 在那之前，大多数人都认为，如果大自然选择在生物神经元中使用 sigmoid 激活函数，它们必定是一个很好的选择。 但事实证明，其他激活函数在深度神经网络中表现得更好，特别是 ReLU 激活函数，主要是因为它对正值不会饱和（也因为它的计算速度很快）。

不幸的是，ReLU激活功能并不完美。 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题：在训练过程中，一些神经元有效地死亡，意味着它们停止输出 0 以外的任何东西。在某些情况下，你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡，特别是如果你使用大学习率。 在训练期间，如果神经元的权重得到更新，使得神经元输入的加权和为负，则它将开始输出 0 。当这种情况发生时，由于当输入为负时，ReLU函数的梯度为0，神经元不可能恢复生机。

为了解决这个问题，你可能需要使用 ReLU 函数的一个变体，比如 leaky ReLU。这个函数定义为LeakyReLUα(z)= max(αz，z)（见图 11-2）。超参数α定义了函数“leaks”的程度：它是z < 0时函数的斜率，通常设置为 0.01。这个小斜坡确保 leaky ReLU 永不死亡；他们可能会长期昏迷，但他们有机会最终醒来。最近的一篇论文比较了几种 ReLU 激活功能的变体，其中一个结论是 leaky Relu 总是优于严格的 ReLU 激活函数。事实上，设定α= 0.2（巨大 leak）似乎导致比α= 0.01（小 leak）更好的性能。他们还评估了随机化 leaky ReLU（RReLU），其中α在训练期间在给定范围内随机挑选，并在测试期间固定为平均值。它表现相当好，似乎是一个正则项（减少训练集的过拟合风险）。最后，他们还评估了参数 leaky ReLU（PReLU），其中α被授权在训练期间被学习（而不是超参数，它变成可以像任何其他参数一样被反向传播修改的参数）。据报道这在大型图像数据集上的表现强于 ReLU，但是对于较小的数据集，其具有过度拟合训练集的风险。

最后，Djork-Arné Clevert 等人在 2015 年的一篇论文中提出了一种称为指数线性单元（exponential linear unit，ELU）的新的激活函数，在他们的实验中表现优于所有的 ReLU 变体：训练时间减少，神经网络在测试集上表现的更好。 如图 11-3 所示，公式 11-2 给出了它的定义。

它看起来很像 ReLU 函数，但有一些区别，主要区别在于：

• 首先它在z < 0时取负值，这使得该单元的平均输出接近于 0。这有助于减轻梯度消失问题，如前所述。 超参数α定义为当z是一个大的负数时，ELU 函数接近的值。它通常设置为 1，但是如果你愿意，你可以像调整其他超参数一样调整它。
• 其次，它对z < 0有一个非零的梯度，避免了神经元死亡的问题。
• 第三，函数在任何地方都是平滑的，包括z = 0左右，这有助于加速梯度下降，因为它不会弹回z = 0的左侧和右侧。

ELU 激活函数的主要缺点是计算速度慢于 ReLU 及其变体（由于使用指数函数），但是在训练过程中，这是通过更快的收敛速度来补偿的。 然而，在测试时间，ELU 网络将比 ReLU 网络慢。

那么你应该使用哪个激活函数来处理深层神经网络的隐藏层？ 虽然你的里程会有所不同，一般 ELU > leaky ReLU（及其变体）> ReLU > tanh > sigmoid。 如果您关心运行时性能，那么您可能喜欢 leaky ReLU超过ELU。 如果你不想调整另一个超参数，你可以使用前面提到的默认的α值（leaky ReLU 为 0.01，ELU 为 1）。 如果您有充足的时间和计算能力，您可以使用交叉验证来评估其他激活函数，特别是如果您的神经网络过拟合，则为RReLU; 如果您拥有庞大的训练数据集，则为 PReLU。

TensorFlow 提供了一个可以用来建立神经网络的elu()函数。 调用fully_connected()函数时，只需设置activation_fn参数即可：

hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=tf.nn.elu, name="hidden1")

TensorFlow 没有针对 leaky ReLU 的预定义函数，但是很容易定义：

def leaky_relu(z, name=None):
    return tf.maximum(0.01 * z, z, name=name)
hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=leaky_relu, name="hidden1")