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PReLU：又一个单层解决XOR问题的方案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了修正线性单元（rectifier）的神经网络在图像分类中的应用，并通过广义化的参数修正线性单元（PReLU）和健壮的初始化方法，能够训练极深层的网络。在ImageNet 2012数据集上，实现了4.94%的top-5测试错误率，相对于ILSVRC 2014的冠军GoogLeNet的6.66%，相对改进26%。这是首次在视觉识别挑战中超越了人类水平表现（5.1%）。
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关键要点
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本研究提出了修正线性单元（rectifier）在图像分类中的应用。
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提出了一种广义化的参数修正线性单元（PReLU）以改进模型拟合。
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提出了一种健壮的初始化方法以考虑线性单元的非线性。
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能够直接从头开始训练极深层的网络。
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在ImageNet 2012数据集上实现了4.94%的top-5测试错误率。
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相对于ILSVRC 2014的冠军GoogLeNet的6.66%，实现了26%的相对改进。
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首次在视觉识别挑战中超越了人类水平表现（5.1%）。
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