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O que é: Função de Ativação Scaled Exponential Linear

O que é Função de Ativação Scaled Exponential Linear?

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear (SELU) é uma função matemática utilizada em redes neurais artificiais para introduzir não-linearidade nas saídas das camadas ocultas. Ela é uma variação da função de ativação Exponential Linear Unit (ELU), que foi desenvolvida para superar algumas limitações das funções de ativação mais comumente utilizadas, como a função sigmoide e a função degrau.

Como funciona a Função de Ativação Scaled Exponential Linear?

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear é definida pela seguinte fórmula:

SELU(x) = lambda * (alpha * exp(x) - alpha) if x < 0

SELU(x) = lambda * x if x >= 0

Onde:

  • x é o valor de entrada;
  • lambda é um fator de escala;
  • alpha é um parâmetro de inclinação.

A função SELU é aplicada elemento a elemento, ou seja, para cada valor de entrada, a função calcula o valor de saída correspondente. A função SELU é uma função não-linear, o que significa que ela introduz não-linearidade nas saídas das camadas ocultas das redes neurais artificiais.

Por que usar a Função de Ativação Scaled Exponential Linear?

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear tem algumas propriedades que a tornam uma escolha interessante em determinados contextos:

1. Normalização automática

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear possui uma propriedade de normalização automática, o que significa que ela ajuda a manter a média e o desvio padrão dos valores de saída próximos de 0 e 1, respectivamente. Essa propriedade pode ser útil para evitar problemas de saturação e explosão de gradientes em redes neurais profundas.

2. Melhor desempenho em redes neurais profundas

Estudos mostraram que a Função de Ativação Scaled Exponential Linear pode levar a um melhor desempenho em redes neurais profundas em comparação com outras funções de ativação, como a função sigmoide e a função degrau. Isso se deve, em parte, à sua propriedade de normalização automática, que ajuda a evitar problemas de saturação e explosão de gradientes.

3. Redução do viés de inicialização

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear também pode ajudar a reduzir o viés de inicialização em redes neurais artificiais. O viés de inicialização é um problema comum em redes neurais, no qual os pesos das conexões são inicializados de forma que a rede fique presa em mínimos locais ou em regiões de baixo gradiente. A função SELU pode ajudar a evitar esse problema, permitindo que os pesos sejam inicializados de forma mais adequada.

4. Flexibilidade

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear é uma função parametrizada, o que significa que ela possui parâmetros que podem ser ajustados para se adequarem melhor aos dados e ao problema em questão. Isso oferece uma maior flexibilidade na modelagem das redes neurais e pode levar a melhores resultados em determinados casos.

Considerações finais

A Função de Ativação Scaled Exponential Linear é uma opção interessante a ser considerada ao projetar redes neurais artificiais. Ela possui propriedades que podem ajudar a melhorar o desempenho e a estabilidade das redes, especialmente em contextos de redes neurais profundas. No entanto, é importante ressaltar que a escolha da função de ativação depende do problema em questão e pode exigir experimentação e ajustes para obter os melhores resultados.

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