ReLU 和 Dropout：加速神经网络训练，提升性能

使用 ReLU 和 Dropout 可以为神经网络带来诸多益处：

1. 加速训练： ReLU 函数可以有效地避免梯度消失问题，从而加速反向传播过程，显著提高训练速度。

2. 减少过拟合： Dropout 技术通过随机丢弃一些神经元，降低模型对特定数据的依赖，增强模型的泛化能力，避免过拟合现象。

3. 提高准确率： ReLU 函数能够更好地处理非线性问题，提升神经网络的预测准确率。

4. 减少计算量： Dropout 技术通过随机丢弃神经元，降低模型的复杂度，减少计算量，提高训练和预测效率。

总而言之，ReLU 和 Dropout 的结合，可以有效地提升神经网络的训练效率、模型精度，同时减少过拟合和计算成本，为构建高效可靠的深度学习模型提供有力支持。