激活函数在神经网络里就像是个魔法师， 它Neng帮我们的神经元调整输出的亮度，这样我们的神经网络就Nenggeng优良地学图像了。跟那些个超级麻烦的激活函数比起来 ReLU这玩意儿激活函数就像是跑得超级迅速的，Neng让卷积神经网络的学和推理变得超级迅速。

ReLU激活函数的优势

1. ReLU这玩意儿家伙， 它Neng让一些神经元的输出变成0，这样就像是在网络里Zuo了点空隙，让网络不那么拥挤，少许些了参数之间的依赖，还Neng帮缓解过拟合的问题。

2. 相比于sigmoid或者tanh，ReLU的求导过程轻巧松许多了。

你kan， 这玩意儿ReLU激活函数，它在神经网络中的应用超级广泛。比如说在CSDN上就有文章说ReLU相对于Sigmoid函数Nenggeng优良地缓解梯度消失的问题。

讯飞AI开发者社区的文章也提到，激活函数在神经网络中的关键作用就是引入非线性。比如在conv2d的第二层用ReLU激活函数，这样就Neng帮网络学geng麻烦的模式。

ReLU函数的介绍

ReLU这玩意儿名字听起来就hen厉害， 它是一种超级常用的激活函数，在深厚度学中到处可见。

它出现的理由hen轻巧松， 基本上原因是sigmoid和tanh这些个函数在训练深厚层神经网络的时候轻巧松出现梯度消失的问题，所以我们需要一个kan起来像线性函数，但其实吧又是个非线性函数的激活函数，ReLU就是这样一种神奇的存在。

ReLU函数的实现

import torch
import torch.nn as nn
relu = nn.ReLU
    

ReLU激活函数在PyTorch中的实现就是这样的，轻巧松又有力巨大。

ReLU函数的作用

激活函数在神经网络中起到了非常关键的作用， 它让神经网络Neng够进行非线性映射，这样我们才Nenggeng优良地提取特征，让模型在各个领域douNeng派上用场。

ReLU函数不仅Neng少许些噪声的关系到， 还Neng搞优良模型的稳稳当当性，让神经网络学到geng具有判别性的特征。

ReLU函数的变体

ReLU还有一个变种叫ZuoReLU6， 它在ReLU的基础上许多些了一个上限，这样Neng别让梯度爆炸的问题，还Neng让模型geng稳稳当当。

用ReLUNeng在原始输入上进行修改， 这样既节省了内存，又少许些了计算本钱，让模型的训练geng迅速。

ReLU激活函数真实的是个超级实用的工具，它Neng帮我们轻巧松掌握神经网络激活函数的精髓。学ReLU，你就Neng在神经网络的世界里畅游无阻了！