Una funzione di attivazione ReLU (Rectified Linear Unit) è un tipo di unità decisionale matematica utilizzata nelle reti neurali artificiali. È una funzione lineare a tratti che calcola l'output di un dato nodo di input mappandolo su 0 se è minore di 0 o su un valore positivo in caso contrario. La funzione di attivazione ReLU è una delle funzioni di attivazione più comunemente utilizzate per le applicazioni di deep learning grazie alla sua semplicità ed efficienza computazionale. La sua caratteristica principale è quella di introdurre la non linearità nella rete, consentendo di rilevare modelli più complessi. È anche facile da calcolare e ancora più facile da implementare con software o hardware. Le sue applicazioni più importanti sono nel campo del riconoscimento delle immagini e dell'elaborazione audio. ReLU consente alla rete di apprendere le proprie funzionalità, consentendo previsioni migliori e aumento della precisione. Accelera l'addestramento riducendo il problema del gradiente di fuga e migliorando l'accuratezza della generalizzazione. Nel complesso, ReLU mostra prestazioni molto buone nella pratica e la sua semplicità lo rende una scelta popolare.
Spiega cos'è una funzione di attivazione relu,