ReLU 激活函数详解：原理、优势及应用

ReLU (Rectified Linear Unit) 是一种常用的神经网络激活函数，其表达式为：

$$f(x) = max(0,x)$$

ReLU 函数的特点是在输入为正数时输出等于输入，而在输入为负数时输出为 0。这种形式的函数在神经网络中被广泛使用，因为它具有以下优点：

计算速度快: ReLU 函数的计算非常简单，只需要比较输入和 0 的大小关系即可，因此计算速度非常快。
避免梯度消失问题: 在神经网络中，使用 sigmoid 等函数作为激活函数容易出现梯度消失的问题，而 ReLU 函数没有这个问题，因为在输入为正数时梯度为 1，不会出现梯度消失的情况。
稀疏性: 由于在输入为负数时输出为 0，因此 ReLU 函数可以使得神经网络的激活值更加稀疏，这有助于减少过拟合的风险。

因此，ReLU 函数是一种非常常用的神经网络激活函数，被广泛应用于各种深度学习任务中。