卷积神经网络的relu

ReLU是卷积神经网络中常用的激活函数之一。ReLU的全称是Rectified Linear Unit，它将所有负输入值设为零，而将正输入值保持不变。这意味着，当输入值小于零时，ReLU函数的输出为零；当输入值大于零时，ReLU函数的输出等于输入值本身。ReLU函数的定义可以用以下数学公式表示：f(x) = max(0, x)。

ReLU的主要作用是引入非线性特性，通过将负值变为零，可以有效地消除负数的影响，并增强网络的表达能力。ReLU相比于其他激活函数，如Sigmoid和Tanh函数，在训练过程中具有更好的收敛性和计算效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频 ](https://download.csdn.net/download/ccsss22/85577361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [零基础入门深度学习（四）：卷积神经网络基础之池化和Relu](https://blog.csdn.net/Cry2engine/article/details/103863817)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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