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Leaky ReLU函数是ReLU函数的一种变体，它在输入值小于0时，给出一个小的非零输出值，而不是像ReLU函数那样直接输出0。Leaky ReLU函数的表达式如下：

LeakyReLU(x) = max(0.01x, x)

其中，0.01是一个小的正数，称为泄漏参数。当输入值小于0时，Leaky ReLU函数的输出值为0.01x，而不是0。这样可以避免ReLU函数的“死亡神经元”问题。

Leaky ReLU函数的优点是可以解决ReLU函数的“死亡神经元”问题。当使用R

eLU函数作为激活函数时，如果一个神经元的输入值始终小于0，那么这个神经元的输出值将始终为0。这会导致这个神经元的梯度始终为0，从而无法更新参数。Leaky ReLU函数通过在输入值小于0时给出一个小的非零输出值，可以避免这个问题。

Leaky ReLU函数的缺点是泄漏参数的选择比较困难。如果泄漏参数选择过小，则Leaky ReLU函数和ReLU函数的效果差不多。如果泄漏参数选择过大，则Leaky ReLU函数的非线性能力会降低。

总的来说，Leaky ReLU函数是一种比较常用的激活函数，它可以解决ReLU函数的“死亡神经元”问题。石家庄人才网小编认为，在实际应用中，可以选择使用Leaky ReLU函数或者其他激活函数，具体取决于数据集和模型的特点。

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