导读 在深度学习中，梯度消失是一个常见的问题，特别是在使用传统的激活函数如Sigmoid或Tanh时。这些问题会导致神经网络的深层部分难以学习，因
在深度学习中，梯度消失是一个常见的问题，特别是在使用传统的激活函数如Sigmoid或Tanh时。这些问题会导致神经网络的深层部分难以学习，因为这些函数在输入值非常大或非常小时，其导数值接近于零。这就导致了反向传播过程中梯度变得非常小，从而减慢了权重更新的速度。然而，在ReLU(Rectified Linear Unit)函数的引入后，这个问题得到了一定的缓解。ReLU函数定义为f(x)=max(0,x)，即当x大于0时，输出为x；当x小于等于0时，输出为0。这种简单的线性形式使得梯度要么是0，要么是1，避免了梯度消失的问题。因此，ReLU成为了现代深度学习模型中广泛使用的激活函数之一。🌟
通过使用ReLU函数，我们可以有效地解决梯度消失的问题，提高训练效率，让深度学习模型在大规模数据集上的表现更加出色。🚀