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作者：Jithin Jayan机器之心编译参与：魔王、张倩

深度学习模型训练中会出现各种各样的问题，比如梯度消失、梯度爆炸，以及 Dying ReLU。那么如何及时发现这些问题并找出解决方案呢？本文以 Dying ReLU 问题为例，介绍了如何使用可视化工具 TensorBoard 发现该问题，并提供了不同解决思路。

机器之心报道

神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。

在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是" ON"或" OFF"。

Sigmoid和Relu都是常用的激活函数，但它们的作用不同。Sigmoid函数将输入值映射到0到1之间的连续输出，适用于二分类问题。而Relu函数则将输入值映射到大于0的输出，适用于多分类和回归问题。

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神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用，激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。

ReLU是一种常用的激活函数，全称为Rectified Linear Unit，即修正线性单元。它是一种非线性函数，常用于神经网络中的隐藏层，用于增加模型的非线性表达能力。ReLU函数的定义如下：

f(x) = max(0, x)

人工神经元

深度学习是机器学习的一个子集，它使用受大脑神经网络结构和功能启发的算法。这些深度学习模型的核心是称为人工神经元或节点的单元，它们模仿生物神经元的功能。要理解深度学习，必须了解单个神经元的运作方式。在本文中，我们将探讨神经元在深度学习中的工作原理，分解通常用于描述这些过程的数学表示和图表中说明的概念。

文章对卷积神经网络CNN核心特点以及它的基本原理展开简要的解读，希望能够加深你对卷积神经网络的解。

一、卷积神经网络概述

1.卷积神经网络要解决的问题

传统的BP神经网络与DNN（深度神经网络）不同层神经元的连接方式是“全连接”，也就是这一次层的一个神经元的输入，会接受上一次每一个神经元的输出，这种方式即为“全连接神经网络”。