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Leaky ReLU関数

Leaky ReLU関数

Leaky ReLUは活性化関数ReLUの派生です。

ReLUは勾配消失をある程度抑制できますが、入力値が0以下の場合に勾配が0となるため勾配が壊れやすいというデメリットがあります。これに対応したものがLeaky ReLUです。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)~(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 ニューラルネットワークの活性化関数の中で、現在頻繁に用いられるReLU関数の派生形である(ア)は、入力をxとしたときx<0の領域でわずかな傾きを持った直線になっていることが特徴である。ReLU関数では勾配が(イ)になる現象が懸念されるが、(ア)ではこれを防ぐことができると期待される。
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    入力x<0の時、わずかな傾きをもつReLU関数をLeaky ReLU関数と言います。Leaky ReLU関数では微分値が0になる(勾配が0になる)ことはないため、ReLU関数よりも勾配消失しにくくなります。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-4 P177-178) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P141-143)

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