ReLu函数的优点以及作用

ReLu函数是一种常用的激活函数，具有以下优点和作用：

1. 稀疏性：当输入为负数时，输出为0，这种情况被称为“神经元死亡”，可以剔除无用的神经元，减少模型的复杂度，提高计算效率。

2. 非线性：ReLu函数是一种非线性函数，可以让神经网络模型拟合更加复杂的数据分布，提高模型的表达能力。

3. 计算速度快：相比于其他激活函数，ReLU的计算速度更快，因为ReLU函数只需要进行一次判断，比如输出为0或者输入本身，而其他激活函数如sigmoid和tanh需要进行指数运算，计算速度相对较慢。

4. 鲁棒性强：ReLU函数对于一些噪声数据的鲁棒性较强，可以有效提高模型的泛化能力。

总之，ReLU函数是一种简单、高效、易于实现的激活函数，在深度学习中得到了广泛的应用。