ReLU Layer

Bu fonksiyon bloğu, modelde doğrusal olmayanlık sağlamak için yaygın olarak kullanılan bir ReLU (Düzleştirilmiş Linear Birim) aktivasyon katmanını uygulamaktadır. Aktivasyon davranışını şekillendirmek için birkaç yapılandırma parametresi sunar.

📥 Girdiler

Bu blok doğrudan herhangi bir giriş soketine sahip değildir.

📤 Çıktılar

Bu blok doğrudan herhangi bir çıktı üretmez; genellikle verileri sinir ağı üzerinden işlemek için diğer düğümlerle bir sırayla bağlanır.

🕹️ Kontroller

Maximum Value Bu kontrol, ReLU aktivasyonu için maksimum eşiği ayarlamanıza olanak tanır. Bu değeri aşan herhangi bir sayı, aşırı çıktıları önlemek için sınırlandırılır.

Negative Side Slope Bu kontrol, negatif değerler için eğimi belirler. Sıfır değeri, standart ReLU davranışına karşılık gelir.

Activation Threshold Burada, aktivasyonların sıfıra ayarlandığı eşiği tanımlayabilirsiniz; bu, hangi sinyallerin aktif olarak sayılacağını kontrol etmenize olanak tanır.

🎨 Özellikler

Customizable Activation Behavior Kullanıcılar, maksimum çıktı değeri ve negatif eğim gibi ayarlanabilir parametreler aracılığıyla aktivasyon özelliklerini özelleştirebilir.

User-Friendly Interface Arayüz, temel parametreleri yapılandırmak için karmaşık kodların içine dalmaya gerek kalmadan kolay erişim sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

1. Set Maximum Value: Aktivasyon sırasında çıktıda istenen sınırı ayarlamak için Maximum Value alanını düzenleyin.

2. Set Negative Slope: Gerekirse, negatif bölgelerde ReLU aktivasyonunun davranışını değiştirmek için Negative Side Slope için bir değer belirtin.

3. Define Activation Threshold: Önemli değerlerin geçmesini sağlamak için aktivasyon sınırını ayarlamak için Activation Threshold kontrolünü kullanın.

4. Integrate into Model: Convolutional veya yoğun katmanlardan sonra ReLU aktivasyonunu uygulamak için bu katmanı daha büyük bir modele bağlayın.

📊 Değerlendirme

Bu fonksiyon bloğu çalıştırıldığında, belirli ayarlarla bir ReLU katmanı yapılandırarak, sinir ağı katmanlarıyla entegre bir şekilde akışa katılır.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Choosing Negative Side Slope

Hafif bir negatif eğim (örn. 0.01) kullanmak, negatif giriş olduğunda küçük bir gradyan sağladığı için öğrenme dinamiklerini iyileştirebilir.

Adjusting Activation Threshold

Daha yüksek bir aktivasyon eşiği ayarlamak, bir çok küçük, alakasız çıktının olduğu veri kümesinde gürültüyü filtrelemekte özellikle kullanışlı olabilir.

Layer Stacking

Bu katmanı Convolutional Layers ile birleştirmeyi deneyin ve ardından verimli özellik çıkarımı için havuzlama katmanları ekleyin.

🛠️ Sorun Giderme

Incorrect Configuration Error

Girilen tüm değerlerin kabul edilebilir aralıklarda olduğundan, özellikle maksimum değer, negatif eğim veya aktivasyon eşiğinden düşük olmamalıdır.

Layer Not Integrating

ReLU katmanı beklenen davranışı vermiyorsa, bağlantıları kontrol edin ve sinir ağı kurulumunuzda uygun katmanların ardında olduğundan emin olun.