使用leaky_relu()函数改进神经网络训练过程

ReLU激活函数在神经网络中广泛应用，但它存在一个问题：当输入的值小于0时，ReLU激活函数的输出为0，导致梯度为0，进而造成神经元无法更新权重。为了解决这个问题，Leaky ReLU激活函数被提出。

Leaky ReLU函数将负数的部分设置为一个较小的正数（通常取0.01），而不是直接置零。它的定义如下：

leaky_relu(x) = max(x, 0.01x)

使用leaky_relu()函数作为激活函数，可以改进神经网络的训练过程，并避免"神经元死亡"现象，即梯度消失。

下面将使用一个简单的例子来说明如何使用leaky_relu()函数改进神经网络训练过程。

首先，我们导入必要的库，并加载数据集。假设我们使用的是MNIST手写数字数据集。

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torchvision import datasets, transforms

# 设置随机种子

torch.manual_seed(42)

# 加载MNIST数据集

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

# 创建数据加载器

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

接下来，定义一个包含一个隐藏层的多层感知器（MLP）模型。我们将在隐藏层中使用leaky_relu()作为激活函数。

class MLP(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(MLP, self).__init__()

        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)

        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.01)

        

    def forward(self, x):

        x = x.view(-1, 784)

        x = self.fc1(x)

        x = self.leaky_relu(x)

        x = self.fc2(x)

        return x

model = MLP()

定义损失函数和优化器。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

接下来，进行模型的训练和测试。

def train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs):

    model.train()

    for epoch in range(num_epochs):

        running_loss = 0.0

        for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):

            optimizer.zero_grad()

            outputs = model(images)

            loss = criterion(outputs, labels)

            loss.backward()

            optimizer.step()

            running_loss += loss.item()

            if (i+1) % 100 == 0:

                print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), running_loss/100))

                running_loss = 0.0

def test(model, test_loader):

    model.eval()

    correct = 0

    total = 0

    with torch.no_grad():

        for images, labels in test_loader:

            outputs = model(images)

            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

            total += labels.size(0)

            correct += (predicted == labels).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total

    print('Accuracy on test set: {:.2f} %'.format(accuracy))

train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10)

test(model, test_loader)

在训练过程中，我们使用leaky_relu()函数作为激活函数，并在每个epoch结束时输出训练集上的损失。最后，在测试集上评估模型的准确率。

通过使用leaky_relu()函数作为激活函数，可以改进神经网络的训练过程，并获得更好的模型性能。 Leaky ReLU函数的引入有效地解决了ReLU激活函数的缺陷，使得神经网络的训练过程更加稳定。