深度学习－Relu层
我们在本章节将解释如何在Python / Matlab中实现ReLU层，如下图：
简而言之，ReLU层将在输入张量上的所有元素中应用该功能，而不会更改其空间或深度信息。
从上图可以看出，所有正元素都保持不变，而负数变为零。 空间信息和深度也相同。
考虑到神经网络，它只是一种新型的激活函数，但具有以下功能：
１、易于计算（向前/向后传播）
２、在深层模型中消失的梯度少得多
３、不好的一点是，如果您的学习率很高，它们可能会不可逆转地死亡
正向传播
将所有负元素更改为零，同时保留正元素的值。 没有空间/深度信息被改变。
向后传播
基本上，我们只是将max（0，x）函数应用于每个输入元素。 从前面关于反向传播的章节中，我们可以注意到，如果元素为负或元素为正，则梯度dx将为零。
Dropout是一种用于改善神经网络过度拟合的技术，同时可以将Dropout与L2正则化等其他技术结合使用。在下面，我们有一个分类错误（不包括损失），请注意，使用辍学测试/验证错误较小：
与其他正则化技术一样，使用辍学也使训练损失错误变得更糟。 但这就是这个想法，基本上，我们希望将训练性能换成更多的概括。 请记住，您在模型上添加的容量越多（越多的层或更多的神经元），就越容易使其过度拟合。在下面，我们有一个图表显示了有和没有辍学的训练和验证损失：
这个怎么运作
基本上，在训练期间，特定层上的一半神经元将被停用。 这可以提高通用性，因为可以迫使您的层使用不同的神经元学习相同的“概念”，在预测阶段，辍学被停用：
通常，某些深度学习模型在完全连接的层上使用Dropout，但也可以在最大池化层之后使用dropout，从而产生某种图像噪声增强。为了实现这种神经元失活，我们在正向传播过程中创建一个掩码（零和一）。 此掩码在训练期间应用于图层输出，并缓存以供将来在反向传播中使用。 如前所述，仅在训练过程中使用此防漏罩。
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