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id: DL-ACT-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], activation-function, leaky-relu, relu, neural-networks]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Leaky ReLU and Activations (Leaky ReLU와 활성화 함수)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "완벽한 차단(Zero)보다 미세한 가능성(Small Slope)을 남겨, 잠든 뉴런을 깨우고 학습의 흐름을 유지하라" — 음수 입력에 대해 0을 출력하는 ReLU의 한계를 극복하기 위해, 아주 작은 기울기를 허용하여 정보 손실을 막고 기울기 소실 문제를 완화하는 활성화 함수.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Non-linear Signal Gating" — 입력 신호에 비선형성을 부여하여 신경망이 복잡한 함수를 학습할 수 있게 하되, 학습 과정에서 특정 가중치가 업데이트되지 않는 'Dead Neuron' 현상을 방지하는 방어적 활성화 패턴.
- **주요 함수 비교:**
    - **ReLU:** 단순하고 빠르지만 음수 영역에서 정보 유실(Dying ReLU).
    - **Leaky ReLU:** $f(x) = \max(0.01x, x)$ 형태로 음수에서도 학습 가능.
    - **ELU / SELU:** 지수 함수를 사용하여 평균 활성화를 0에 가깝게 조절.
    - **GELU:** 가우시안 분포를 활용하여 트랜스포머 모델에서 주로 사용.
- **의의:** 신경망이 층을 거듭하며 깊어질 때, 신호가 끊기지 않고 끝까지 전달되도록 하는 에너지 공급원 역할.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 ReLU가 최강이라는 믿음에서 벗어나, 최근의 초거대 모델(LLM)들은 부드러운 곡선 형태의 GELU나 Swish 계열의 함수를 사용하여 더 정교한 학습 성능을 확보함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 커스텀 신경망 설계 시 기본 활성화 함수로 Leaky ReLU 또는 GELU를 사용하여 모델의 수렴 속도와 성능을 동시에 관리함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Deep-Learning-Foundations, [[Backpropagation|Backpropagation]]-Foundations, Weight-Initialization-Strategies, [[Transformer-Architecture|Transformer-Architecture]]-Foundations
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Leaky-ReLU-and-Activations.md
