什么是ReLU函数

ReLU函数，全称为修正线性单元（Rectified Linear Unit），是一种在人工神经网络中常用的激活函数。它通过引入非线性特性，使得神经网络能够学习和表示更复杂的函数。ReLU函数的数学表达式为：

ReLU(x)=max⁡(0,x)

这意味着，如果输入 x 为正，ReLU函数的输出就是 x 本身；如果输入 $x$ 为负或者为0，ReLU函数的输出为0。这种设计有助于防止神经网络中的梯度消失问题，并且计算速度非常快。

ReLU函数的主要优点包括：

1. 计算效率高：相比于Sigmoid和tanh函数，ReLU的计算速度更快。
2. 避免梯度消失问题：在深度网络中，ReLU不会像Sigmoid和tanh那样导致梯度消失问题。
3. 稀疏性：ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零，这有助于网络的稀疏性。

然而，ReLU函数也有其局限性，例如在某些情况下可能会导致“死亡神经元”问题，即某些神经元永远不会被激活，从而导致这些神经元对网络的贡献为零。

ReLU函数因其简单性和有效性，在深度学习领域中得到了广泛应用