当目标值含负值时LSTM隐藏层能否使用ReLU激活函数？

LSTM隐藏层可以使用ReLU激活，不会阻碍模型输出正负值，你所知的“ReLU仅能输出非负值”的限制，只有ReLU被放在输出层时才会生效。

• 你的任务是预测范围在(-10,10)、0均值的日百分比变化，当前代码最后一层是无自定义激活的Dense(1)，默认使用线性激活，本身可覆盖全体实数输出范围，完全匹配任务要求。
• 隐藏层激活的输出范围不会锁死最终输出的取值范围：哪怕前面所有隐藏层用ReLU输出全是非负特征，最后Dense层的权重、偏置都可以取负值，经过线性加权计算后完全能输出负的预测结果，不存在“前层用ReLU就预测不了负值”的问题。
• LSTM的默认激活是tanh，输出范围固定在[-1,1]，能在循环传递过程中把细胞状态、隐藏状态约束在稳定数值区间，训练容错率高，是时序回归场景下最稳妥的默认选择，不需要强行替换成ReLU。
• ReLU用在LSTM隐藏层的优势是计算速度快，长序列训练时能一定程度缓解梯度消失问题，但缺陷很明显：如果直接用默认学习率、默认参数初始化训练，很容易出现细胞状态数值爆炸，导致训练过程中loss直接变为nan。

你贴的原始代码除了激活选择，还有一个容易踩的维度报错问题：第一层LSTM后接第二层LSTM时，必须设置return_sequences=True才能输出三维序列张量匹配下一层的输入要求。
优先用稳定性最高的默认配置即可：

model = Sequential()
# tanh是LSTM默认激活，不需要手动写也可以，这里显式标注方便理解
model.add(LSTM(64, activation="tanh", return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(32, activation="tanh"))
model.add(Dropout(0.2))
# 保持线性输出即可，不要在此处加ReLU、sigmoid等限制输出范围的激活
model.add(Dense(1))

如果你坚持要测试ReLU在LSTM层的效果，必须做以下调整避免训练崩溃：

• 把优化器学习率降到1e-4量级起步测试，不要用Adam默认的1e-3学习率
• 编译模型时加上梯度裁剪，比如配置optimizer=Adam(learning_rate=1e-4, clipnorm=1.0)
• 搭配He正态初始化适配ReLU的数值分布，降低爆炸概率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yassin Sameh