印象中一般都是说sigmoid会在两端梯度消失，dying relu这个该怎么理解？
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假设一个神经元(neuron)是$Relu(wx+b)$。因为一般用mini batch（SGD）优化算法，每次计算gradient只用一组（batch）数据点。假如用一组数据点更新$w,b$后，其余数据点$wx+b<0$，那么只会有一组点能通过这个neuron并更新它的参数，对于绝大多数点来说，不能通过这个neuron，也不能更新参数，相当于“死掉”。如果dying relu 很多，对于大多数数据来说神经网络大部分通路断掉，学习能力就变弱了。
解决办法是用leakyRelu等；bias的初始值设为正数，比如1；减小learning rate。
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Zealing
2019-04-02 16:01
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