Rehacer

una función de activación popular utilizada en redes neuronales artificiales, particularmente en modelos de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes totalmente conectadas. Las funciones de activación son componentes esenciales de las redes neuronales, ya que introducen la no linealidad en el modelo, lo que permite que la red aprenda patrones y relaciones complejos en los datos.

La función ReLU se define como:

Fórmula de carga...

En otras palabras, si el valor de entrada (x) es positivo, la función devuelve el valor de entrada en sí, mientras que si el valor de entrada es negativo o cero, la función devuelve 0.

ReLU tiene varias ventajas que han contribuido a su popularidad en el aprendizaje profundo:

• Simplicidad computacional: ReLU es computacionalmente eficiente en comparación con otras funciones de activación como sigmoide o tangente hiperbólica (bronceado), ya que solo requiere una operación de umbral simple.
• No linealidad: ReLU introduce la no linealidad en la red neuronal, lo que le permite aprender funciones y relaciones complejas.
• Mitiga el problema del gradiente de fuga: ReLU ayuda a aliviar el problema del gradiente de fuga, un problema común en los modelos de aprendizaje profundo donde los gradientes de la función de pérdida se vuelven extremadamente pequeños durante la retropropagación, lo que lleva a un aprendizaje lento o ineficaz. Dado que el gradiente de la función ReLU es 0 o 1, evita que los gradientes se vuelvan demasiado pequeños para valores de entrada positivos.

Sin embargo, ReLU también tiene algunas limitaciones:

• Neuronas muertas: ReLU puede causar neuronas muertas, donde algunas neuronas de la red se vuelven inactivas y no contribuyen al aprendizaje porque sus valores de entrada son constantemente negativos, lo que lleva a un gradiente cero. Este problema se puede mitigar mediante el uso de variantes de la función ReLU, como Leaky ReLU o Parametric ReLU (PRELU), que permiten gradientes pequeños distintos de cero para valores de entrada negativos.

A pesar de estas limitaciones, ReLU sigue siendo una opción popular para funciones de activación en modelos de aprendizaje profundo debido a su simplicidad y eficacia en el aprendizaje de relaciones y patrones complejos en los datos.