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PReLU简介

PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU。二者的定义和区别如下图：

如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。

PReLU的几点说明

（1） PReLU只增加了极少量的参数，也就意味着网络的计算量以及过拟合的危险性都只增加了一点点。特别的，当不同channels使用相同的ai时，参数就更少了。

（2） BP更新ai时，采用的是带动量的更新方式，如下图：

上式的两个系数分别是动量和学习率。

（3）常初始化为0.25。

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