ReLU（Rectified Linear Unit）激活函式是一種在神經網路中常用的非線性激活函式。它的基本形式為f(x)=max(0,x)f(x) = \max(0, x)f(x)=max(0,x)，意味著如果輸入信號x大於0，則直接輸出xx，如果x小於或等於0，則輸出0。ReLU激活函式的作用包括：
增加非線性。ReLU為神經網路引入非線性因素，使其能夠學習和處理複雜模式。
計算效率高。由於ReLU函式僅涉及簡單的閾值操作和最大值操作，因此計算速度快。
緩解梯度消失問題。在正數區間，ReLU保持梯度為1，有助於模型訓練和收斂。
增強稀疏性。ReLU使網路具有一定的稀疏性，減少參數間的相關性。
ReLU激活函式的優點使其成為深度學習中的常用選擇，特別是在處理大型神經網路時。然而，它也存在一些缺點：
「死亡」神經元問題。當輸入信號小於0時，ReLU的輸出為0，這可能導致某些神經元永遠不會被激活，進而影響網路的表達能力和準確性。
輸出不包含負數。ReLU函式只能產生非負輸出，這可能限制了模型在需要處理負數輸出的情況下的套用。
為了克服這些缺點，研究者們提出了ReLU的變種，如Leaky ReLU、Parametric ReLU和ELU等。這些變種在負值區域引入了一個小的非零斜率或使用其他機制，以避免「死亡」神經元問題並提高模型的表達能力。