ReLU激活函数比Sigmoid激活函数的优势是

ReLU激活函数比Sigmoid激活函数的优势如下：

1. 避免梯度消失问题：在训练深度神经网络时，使用Sigmoid激活函数容易出现梯度消失问题。而ReLU激活函数在输入为正时梯度为1，在反向传播时不会出现梯度消失问题。

2. 计算速度快：ReLU激活函数只需要进行很简单的比较运算，因此计算速度比Sigmoid激活函数快很多。

3. 收敛速度快：ReLU激活函数可以使模型更快地收敛，在训练过程中可以大幅缩短训练时间。

4. 更好的表示：ReLU激活函数具有更好的稀疏性，能够使得神经网络学习到更好的特征表示。

5. 抑制过拟合：ReLU激活函数也具有一定的抑制过拟合的作用。