Relu与LeakyRelu相比，优势在于

相比于LeakyReLU，ReLU具有以下优势：

1. 简单性：ReLU函数是一个非常简单的激活函数，计算速度快，只需判断输入是否大于零并输出对应的值，没有其他复杂的计算。

2. 收敛速度快：ReLU函数在正值区间上是线性的，这使得网络更容易收敛。相比之下，LeakyReLU在负值区间上引入了一个小斜率，可能导致梯度消失或爆炸的问题，使得网络训练变得更加困难。

3. 稀疏性：ReLU函数在负值区间上输出为零，这意味着一些神经元可以被激活而其他神经元保持非激活状态。这种稀疏性有助于减少参数的相关性和模型的复杂性，有助于防止过拟合。

尽管LeakyReLU在一些情况下可能会有一些优势，如减轻梯度消失问题，但ReLU仍然是一种常用且有效的激活函数，特别是在深度学习中的很多应用中。＊＊＊