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第592章 积极反馈的老师Relu函数（第4页）
0，不再参与计算，这可能会导致一部分神经元“死亡”，无法再学习任何东西。这个现象被称为**“神经元死亡”问题**。
解决方案：re露
的改进版本
科学家们为了让
re露
更强大，开发了一些变种，比如：
leaky
re露（泄漏
re露）
?
让负数部分不过完全归零，而是保留一个很小的值，比如
0.01x，避免神经元完全失效。
?
比喻：就像一个更有耐心的老师，虽然还是以鼓励为主，但偶尔也会给一点点负面反馈，让学生知道哪里可以改进。
parametric
re露（pre露）
?
类似
leaky
re露，但负值部分的系数可以由神经网络自己学习，而不是固定的
0.01。
?
比喻：就像一个能根据学生情况调整教学方式的老师，而不是用同一个方法对待所有人。
e露（指数线性单元）
?
负值部分不会完全归零，而是平滑下降到一个小的负数，使得神经元仍然可以继续学习。
?
比喻：就像一个更加温和的教练，不会完全忽略失败，而是会温和地引导改进。
总结：re露
是
ai
的“成长加速器”
re露
他的Freesia 温婉沧海 军人军医，办公室恋情？ 导演我要举报！她跑龙套还开挂！ 快穿：拯救反派，本系统亲自下场 引凰归帝凰临：炼丹契兽倾世女帝 意外得到空间后金手指带我闯末日 武夫李青舟，要问剑仙李太白 带着猴哥游异界 你和我的苏打水情缘 爱丽丝综合征 隔壁那个帝少 和校花解散后，契约灵兵皆S级 他如焰藏匿我心 重生1990，带着全村人发家致 梦幻西游：大唐弃徒，成就史一法 我在乡下当村医 哭包竹马爱哭还难哄 仙集 末世，给异类收编
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