ReLU（Rectified Linear Unit）激活函式在深度神經網路中可以減輕梯度消失的問題。ReLU在正區域的梯度始終為1，這意味著在反向傳播過程中，梯度可以通過ReLU層而不會衰減，因此不會導致梯度消失。然而，ReLU函式在小於0的區域內梯度為0，這可能導致某些神經元在訓練過程中始終無法被激活，從而成為所謂的「死亡節點」。這種現象通常是由於學習率設定過大，導致權重更新過大，使得神經元的輸入值落入負數區域，進而使得輸出始終為0。
為了緩解ReLU激活函式可能導致的問題，可以採取以下措施：
使用激活函式：如ReLU，其正區域的梯度為1，有助於梯度流動。
權重初始化：合適的權重初始化策略，如Xavier/Glorot初始化或He初始化，有助於緩解梯度爆炸問題。
批歸一化（Batch Normalization）：可以在訓練過程中規範化每一層的輸入分布，有助於防止梯度消失和梯度爆炸。
梯度截斷：在梯度爆炸的情況下，可以套用梯度截斷來限制梯度的大小，防止參數變得非常大。
梯度裁剪：可以用來限制梯度的幅度，防止梯度爆炸。
適當選擇學習率：合理選擇學習率，特別是在使用梯度下降等最佳化算法時，有助於防止梯度爆炸。
綜上所述，ReLU激活函式本身不會導致梯度消失，但可能會因為學習率設定不當或其他訓練技巧的缺失而導致「死亡節點」問題。通過合理的權重初始化、批歸一化、梯度截斷和適當的學習率調整，可以有效地解決這些問題。