Leaky ReLU と ReLU の違い

Leaky ReLUは負の値に対して小さな値を漏らす

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1. 負の入力値の扱い:

ReLU: 入力が0未満の場合、常に0を出力します*1 *4 。

Leaky ReLU: 入力が0未満の場合、小さな負の値（通常は入力値の0.01倍）を出力します*1 *2 。

2. 勾配:

ReLU: 入力が0以下の領域で勾配が完全に0になります*4 。

Leaky ReLU: 入力が0未満でも小さな勾配を持ちます*1 *5 。

3. ""Dying ReLU""問題:

ReLU: 学習中にニューロンが「死ぬ」（常に0を出力する状態になる）可能性があります*1 *4 。

Leaky ReLU: 負の入力に対しても小さな値を出力するため、""Dying ReLU""問題を軽減できます*1 *5 。

4. 学習の安定性:

ReLU: 負の入力領域で学習が停滞する可能性があります。

Leaky ReLU: 負の入力領域でも学習を継続できるため、より安定した学習が可能です*5 。

5. 計算効率:

両者とも計算効率が良いですが、Leaky ReLUは負の入力に対して追加の乗算が必要なため、わずかに計算コストが高くなります*4 *5 。

6. 使用場面:

ReLU: 一般的に広く使用されており、多くの場合で良好な結果を示します。

Leaky ReLU: ReLUで問題が生じた場合や、より安定した学習が必要な場合に使用されます*4 *5 。

結論として、Leaky ReLUはReLUの欠点を改善するために設計された拡張版であり、特に深層ニューラルネットワークにおいて、より安定した学習と勾配の流れを提供する可能性があります*1 *5 。ただし、具体的な問題や設定によって、どちらが適しているかは異なる場合があります。

Citations: