使用ReLU激活函数作用

ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，其作用是将神经网络中的输入信号转化为输出信号，以便进行分类、回归等任务。ReLU函数的数学形式为f(x)=max(0,x)，即当x小于0时输出0，当x大于等于0时输出x本身。ReLU函数的主要作用如下：

1. 加速神经网络的训练：由于ReLU函数的导数在x小于0时恒为0，大于0时恒为1，因此在梯度下降的过程中，ReLU函数可以避免梯度消失的问题，从而加速神经网络的训练过程。

2. 提高神经网络的泛化能力：由于ReLU函数对输入信号的非线性变换能力较强，因此可以提高神经网络的泛化能力，使其在未见过的数据上也能表现出良好的性能。

3. 稀疏性：由于ReLU函数在x小于0时输出为0，因此可以使神经网络的输出更加稀疏，从而减少神经元之间的冗余性，降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。