relu函数的作用

ReLU (Rectified Linear Unit) 是一种常用的激活函数，其定义为

     f 
    
   
     ( 
    
   
     x 
    
   
     ) 
    
   
     = 
    
   
     max 
    
   
     ⁡ 
    
   
     ( 
    
   
     0 
    
   
     , 
    
   
     x 
    
   
     ) 
    
   
  
    f(x) = \max(0, x) 
   
  
f(x)=max(0,x)。它的作用是将输入值限制在非负范围内，并且在正半轴上具有线性性质。ReLU 激活函数在深度学习中应用广泛，主要有以下几个作用：

1. 增强模型非线性能力：ReLU 可以在神经网络中引入非线性，使得模型可以更好地拟合非线性函数。
2. 加速模型训练：相比于其他激活函数，如 sigmoid 和 tanh，ReLU 的导数在正半轴上恒为 1，不会出现梯度消失的情况，从而加速了模型的训练过程。
3. 提高模型稀疏性：由于 ReLU 在负半轴上的输出都为零，因此可以使得神经网络中的一些神经元变得不活跃，从而提高模型的稀疏性。
4. 减少模型参数：在使用 ReLU 激活函数时，可以将参数矩阵的负值部分直接设为零，从而减少了模型参数的数量。 总之，ReLU 激活函数是深度学习中一种非常重要的激活函数，它的简单性、计算效率和性能表现在很多场景下都表现出色。