relu函数的优点，分点列出

relu函数是一种激活函数，具有以下优点：

1. 非线性：relu函数可以将输入信号非线性映射到输出，充分表达了神经网络的复杂性和非线性特征。

2. 稀疏性：当输入信号为负数时，relu函数的输出为0，这种稀疏性可以使神经网络更具鲁棒性。

3. 计算效率高：relu函数只需要进行一次简单的比较运算，计算效率非常高，适合在大规模数据集下使用。

4. 对梯度不会饱和：在输入为正数的时候，relu函数的导数恒等于1，能够有效避免梯度饱和的问题。

5. 易于训练：与sigmoid函数相比，relu函数具有更好的训练稳定性和收敛速度。