f4nn

f4nn是一种机器学习中常用的激活函数，其全称为Fast Activation Function for Rectified Linear Units with Negative Slope。与传统的ReLU激活函数不同，f4nn在输入为负数时具有负斜率，可以更好地处理负数输入。f4nn的定义如下：

$$

f(x) = begin{cases}

x & x > 0 \

0.01x & x leq 0

end{cases}

$$

f4nn的优点在于它可以在一定程度上缓解ReLU在训练过程中出现的“神经元死亡”问题，并且具有较快的计算速度和较好的收敛性能。同时，由于其简单性和高效性，在实际应用中也被广泛使用。

需要注意的是，在使用f4nn作为激活函数时，需要对其进行适当的参数调整以达到最佳效果。此外，在设计深度学习模型时，还需要综合考虑各种因素，包括数据集特征、模型结构、训练策略等方面，才能取得最佳性能。