Qual é a diferença entre LeakyReLU e PReLU?

f (x) = max (x, α x) with α \in (0, 1)

$f(x) = \max(x, \alpha x) \qquad \text{ with } \alpha \in (0, 1)$

Keras, no entanto, tem ambas as funções nos documentos .

LeaL ReLU

Fonte do LeakyReLU :

return K.relu(inputs, alpha=self.alpha)

Portanto (consulte o código )

f_{1} (x) = max (0, x) - α max (0, - x)

$f_1(x) = \max(0, x) - \alpha \max(0, -x)$

PReLU

Fonte do PReLU :

def call(self, inputs, mask=None):
    pos = K.relu(inputs)
    if K.backend() == 'theano':
        neg = (K.pattern_broadcast(self.alpha, self.param_broadcast) *
               (inputs - K.abs(inputs)) * 0.5)
    else:
        neg = -self.alpha * K.relu(-inputs)
    return pos + neg

Portanto,

f_{2} (x) = max (0, x) - α max (0, - x)

$f_2(x) = \max(0, x) - \alpha \max(0, -x)$

Questão

Eu entendi algo errado? Não são e equivalente a (assumindo ?) $f_1$ $f_2$ $f$ $\alpha \in (0, 1)$

neural-network

— Martin Thoma
fonte

Direto da wikipedia :

ReLUs com vazamento permitem um gradiente pequeno, diferente de zero, quando a unidade não está ativa.
As ReLUs paramétricas levam essa ideia adiante, transformando o coeficiente de vazamento em um parâmetro que é aprendido junto com os outros parâmetros da rede neural.

— Thomas W
fonte

Ah, obrigado, sempre esqueço que LeaL ReLUs têm como um hiperparâmetro e Parametric ReLUs têm como parâmetro.

α

$\alpha$

α

$\alpha$

— Martin Thoma

Para a coisa do Google: tudo bem . (Btw, para mim esta pergunta é o terceiro resultado agora para "Leaky Relu vs PReLU")

— Martin Thoma

@MartinThoma true! Sem ofensa a isso! A maneira como encontrei a resposta também foi bastante estúpida; Eu não sabia o que era o 'P' no PReLU, então descobri e tentei descobrir o que era o PReLU digitando 'Parametric ReLU', o que me levou à página da wikipedia. Eu aprendi algo a dia por causa de sua pergunta;)

— Thomas W

Agradável. É assim que deve ser :-) Nesse caso, minha pequena visão geral da função de ativação também pode ser interessante para você. O artigo é (parcialmente) em alemão, mas acho que para essa parte não deveria importar

— Martin Thoma