softmax和relu函数哪个更好

softmax函数和ReLU函数都是深度学习中常用的激活函数，但它们的作用不同，因此无法简单地比较哪个更好。

softmax函数通常用于多分类问题中，它将一个向量转化为概率分布，使得向量中的每个元素都变成非负数，并且所有元素之和为1。softmax函数在最后一层输出层上进行使用，将输出转化为每个类别的概率。softmax函数常用于图像分类、自然语言处理等任务上。

ReLU函数则通常用于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和深度神经网络中，它可以有效地避免梯度消失问题。ReLU函数在神经元的输出大于零时，直接将输出设置为输入值，输出为正值；当神经元的输出小于等于零时，输出为零。ReLU函数可以加速训练过程，提高模型的准确率。

因此，softmax函数和ReLU函数各有其适用场景。在深度学习中，我们通常会根据具体的任务和模型结构选择合适的激活函数。