relu激活函数的作用

ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数是目前使用最广泛的一种激活函数，它可以用来在神经网络的隐藏层中处理正负值。ReLU激活函数非常简单，当输入值小于0时，输出值为0，否则输出等于输入值。其作用如下：

1. 增强非线性特性：ReLU激活函数可以增加神经网络的非线性特性，这是因为ReLU非线性函数具有更好的单侧抑制效果，可以更有效地学习非线性特征。

2. 解决梯度消失问题：对于深度神经网络而言，梯度消失是一个很严重的问题。但是ReLU可以使得输入为正值时，导数为1，因此在反向传播算法中梯度一直都是大于0的，不会像sigmoid或tanh那样因为导数太小而导致梯度消失。

3. 计算速度快：ReLU激活函数只需判断输入是否大于0，计算速度非常快。

4. 稀疏性：因为ReLU在输入为负的情况下输出为0，它可以使模型具有稀疏性，即使得神经网络中的一些神经元具有明显的不活跃性。

综上，ReLU激活函数可以有效地解决神经网络中的问题，并在实践中得到广泛应用。