Alexnet使用ReLu激活函数的好处包括： A 开销小，计算快 B 提高了网络的训练速度 C 缓解了梯度弥散问题 D 梯度为0时神经元难以正常工作

ABCD都是正确的。AlexNet使用ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数，它是一种非线性激活函数，相比于传统的sigmoid函数等激活函数，具有以下好处：

A. 开销小、计算快：ReLU函数的计算非常简单，只需要进行一次比较运算和一次乘法运算即可，因此计算速度非常快，可以加速神经网络的训练和推理。

B. 提高了网络的训练速度：ReLU函数具有线性增长的特点，可以避免梯度消失问题，同时也可以加速网络的训练速度，缩短训练时间。

C. 缓解了梯度弥散问题：传统的sigmoid函数等激活函数在反向传播过程中容易出现梯度弥散问题，使得神经网络的训练变得困难，而ReLU函数可以缓解梯度弥散问题，使得神经网络的训练更加稳定。

D. 梯度为0时神经元难以正常工作：当输入为负数时，ReLU函数的输出为0，这样可以避免神经元的饱和现象，从而避免梯度消失问题，使得神经元在激活后仍然可以进行正常的学习和反向传播。