使用relu函数的缺点

1. 非常容易出现神经元死亡问题

当输入的值小于0时，relu函数的梯度为0，这意味着在反向传播时没有梯度可以更新权重，因此神经元可能永远不会被激活。这种情况被称为神经元死亡问题。

2. 输出不是zero-centered

当输入的值小于0时，relu函数的输出为0，这意味着其输出不是zero-centered的。这可能会导致梯度下降算法在训练过程中出现问题。

3. 不是平滑的函数

relu函数在0点处不连续，其导数也不连续。因此，它不是一个平滑的函数，这可能会导致在训练过程中出现问题。

4. 不适用于输出层

由于relu函数的输出范围是[0,∞)，它不适用于输出层的分类问题，因为输出层需要产生一个概率分布。此时，应该使用softmax函数作为输出层的激活函数。