Parametric ReLU (PReLU)
Verificato
Aggiornato il 14/08/2026
Significato di «Parametric ReLU (PReLU)»
Variante della Leaky ReLU in cui la pendenza applicata ai valori negativi non è fissa ma è un parametro appreso durante il training, eventualmente distinto per canale; introdotta insieme all'inizializzazione He per reti profonde.
Fonti: ReLU con pendenza negativa appresa. Fonti: He et al., 'Delving Deep into Rectifiers' (ICCV 2015, arXiv:1502.01852); documentazione PyTorch torch.nn.PReLU. Verifica web 2026-08-03. · Verificato il 2026-08-03
Domande frequenti su Parametric ReLU (PReLU)
Cosa significa «Parametric ReLU (PReLU)»?
Variante della Leaky ReLU in cui la pendenza applicata ai valori negativi non è fissa ma è un parametro appreso durante il training, eventualmente distinto per canale; introdotta insieme all'inizializzazione He per reti profonde.
A quale glossario appartiene «Parametric ReLU (PReLU)»?
«Parametric ReLU (PReLU)» fa parte del glossario Deep Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.