RELU関数の説明

2024年6月8日2024年6月17日

ReLU関数は、「リルー関数」と読みます。

ReLU（Rectified Linear Unit）関数は、ニューラルネットワークの活性化関数の一つです。ReLU関数は、入力が0より大きい場合はそのまま出力し、入力が0以下の場合は0を出力します。数式で表すと以下のようになります：

f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)

f(x)=max(0,x)

ここで、

xx

x は入力値であり、

f(x)f(x)

f(x) はReLU関数によって変換された値です。

ReLU関数の特徴は次のとおりです：

1. 非線形性: ReLU関数は非線形関数であり、この性質により、ニューラルネットワークが複雑な関数を近似することが可能になります。非線形性は、モデルがより複雑なデータのパターンを捉えるために重要です。
2. 勾配消失の緩和: ReLU関数は、正の入力に対しては勾配が常に1であり、バックプロパゲーションの際に勾配消失問題を緩和します。これにより、深層ニューラルネットワークのトレーニングがより安定化します。
3. 計算効率の向上: ReLU関数は、指数関数などの他の活性化関数と比較して計算コストが低く、実装が容易です。そのため、大規模なニューラルネットワークで広く使用されています。

ReLU関数は、特に画像分類や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのタスクにおいて、現在最も一般的に使用されている活性化関数の一つです。