浅谈GAN网络-二_gan网络为什么使用leaky relu 😊

在深度学习领域，生成对抗网络（GAN）已经成为一种非常流行的技术，用于生成逼真的图像和其他数据。其中，Leaky ReLU是一个关键的组件，它在GAN网络中扮演着重要角色。🤔

首先，我们需要了解ReLU(Rectified Linear Unit)函数，它是一种激活函数，其主要作用是在神经网络中引入非线性。然而，当输入为负值时，ReLU会直接将输出设为0。这可能会导致神经元“死亡”，即某些神经元可能永远不会再被激活。为了避免这种情况的发生，Leaky ReLU应运而生。👀

Leaky ReLU通过给负值部分赋予一个小的斜率来解决ReLU的问题。这意味着即使输入是负值，神经元也不会完全停止响应。这样一来，神经网络中的信息流动更加顺畅，提高了模型的学习效率和准确性。🚀

在GAN网络中，生成器和判别器之间的博弈需要强大的学习能力。因此，Leaky ReLU能够帮助GAN网络更好地学习复杂的特征分布，从而生成更加逼真的数据。🌟

总而言之，Leaky ReLU通过提供更稳定的梯度和避免“死亡”神经元，成为了GAN网络中不可或缺的一部分。👍

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