ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数是深度学习中常用的激活函数之一。它的数学表达式如下：
其中，
是输入值，是激活函数的输出。
ReLU激活函数的特点包括：
- 非线性性质：ReLU是一种非线性激活函数，能够引入非线性因素到神经网络中，使其能够学习和表示更复杂的函数。
- 稀疏性：当输入值 大于零时，ReLU的输出是 ，而当 小于等于零时，输出为零。这意味着只有大于零的输入才会有非零输出，因此它在激活神经元时具有一定的稀疏性，有助于减少神经元的共同激活。
- 计算高效：ReLU激活函数非常简单，计算高效，因为它只涉及一个简单的阈值比较和最大值操作。
- 缓解梯度消失问题：相对于某些传统的激活函数（如Sigmoid或Tanh），ReLU有助于缓解梯度消失问题，因为它的梯度在正区间为1，这有助于更好地传播梯度。
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