뉴럴 네트워크에서 계층별 활성 함수를 거치면서 발생하는 vanishing gradient 문제를 해결하기 위하여 ReLU가 제안되어 다양한 딥 뉴럴 네트워크에 활용되었다. 이후 ReLU 함수의 특성을 개선한 LeakyReLU 및 PReLU와 같은 활성 함수가 연구되었다. 본 논문에서는 ReLU의 기울기를 최적화하는 딥 콘볼루션 뉴럴 네트워크를 위한 개선된 활성 함수를 제안한다. 실험 결과 CIFAR-100 Dataset의 영상 분류의 정확도가 기존 활성 함수 대비 향상됨을 확인한다.