ReLU函数

介绍：

ReLU函数是一种非线性激活函数，其函数形式为f(x) = max(0, x)。**当输入值小于0时，ReLU函数输出0；当输入值大于0时，ReLU函数输出输入值本身。ReLU函数具有以下特点：

  1. 简单性：ReLU函数的定义简单，仅需比较输入值和0的大小即可确定输出值，因此计算效率高。

  2. 非线性：虽然称为线性整流函数，但ReLU函数实际上是非线性的，能够引入非线性因素，增强模型的表达能力。

  3. 激活稀疏性：当输入值小于0时，ReLU函数的输出为0，这意味着ReLU函数可以激活稀疏性，即只激活输入中的一部分神经元，增强模型的泛化能力和鲁棒性。

  4. 凸性：ReLU函数在其定义域上是凸函数，具有较好的优化性质。

ReLU函数在深度学习中具有以下优势：

  1. 梯度稳定性：在正区间上梯度为常数1，在负区间上梯度为0，没有出现梯度消失问题。

  2. 计算效率：ReLU函数的计算非常简单，只需要进行一次比较操作和一次乘法操作，相比于其他激活函数更加高效。

  3. 生物合理性：ReLU函数的形式与生物神经元的激活方式较为接近，能够更好地建模生物神经系统的特性2。

ReLU函数广泛应用于深度学习和神经网络中的各个任务，如图像处理、自然语言处理、强化学习等