모던지

은닉층의 활성화 함수로 ReLU가 널리 쓰이는 가장 큰 이유는?

  1. 항상 미분 가능해서
  2. 계산에 지수 함수를 사용해서
  3. 출력이 0과 1 사이로 제한되어서
  4. 양수 구간에서 기울기가 일정해 깊은 망에서도 기울기 소실이 덜 발생하기 때문
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4. 양수 구간에서 기울기가 일정해 깊은 망에서도 기울기 소실이 덜 발생하기 때문

시그모이드는 양 끝에서 기울기가 0에 가까워지고, 이 값들이 층마다 곱해지면서 앞쪽 층의 학습 신호가 사라집니다. ReLU는 양수 구간의 기울기가 1로 유지되어 이 문제를 크게 완화합니다.

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