论文地址：https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf
论文题目：Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU。二者的定义和区别如下图：
如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。
（1）PReLU只增加了极少量的参数，也就意味着网络的计算量以及过拟合的危险性都只增加了一点点。特别的，当不同channels使用相同的ai时，参数就更少了。
（2） BP更新ai时，采用的是带动量的更新方式，如下：
上式的两个系数分别是动量和学习率。需要特别注意的是：更新ai时不施加权重衰减(L2正则化)，因为这会把ai很大程度上push到0。事实上，即使不加正则化，试验中ai也很少有超过1的。
（3） 整个论文，ai被初始化为0.25。