ReLU（Rectified Linear Unit）是一种非常流行的激活函数，它在深度学习中效果显著，原因主要有以下几点：
1. 计算效率高：ReLU函数简单，其计算过程只需判断输入值是否大于0，并将大于0的值映射为1，小于等于0的值映射为0。这种简单性使得ReLU的计算效率非常高。
2. 缓解梯度消失问题：在传统的Sigmoid或Tanh激活函数中，当输入值非常小或非常大时，其输出值的梯度会变得非常小，这可能导致梯度消失或梯度爆炸。ReLU在输入为负值时梯度为0，这有助于缓解梯度消失问题，使得网络可以更好地学习。
3. 引入非线性：ReLU激活函数在输入为正值时引入了非线性，这有助于网络学习到更复杂的特征。
4. 稀疏性：ReLU函数在输入为负值时输出为0，这导致网络在训练过程中形成了稀疏性，即大部分神经元处于关闭状态。这种稀疏性有助于提高模型的泛化能力。
5. 易于优化：ReLU函数的导数在输入为正时为1，在输入为负时为0，这使得梯度下降优化算法更容易找到局部最小值。
6. 实验证明：在许多深度学习实验中，ReLU激活函数表现出了优异的性能，这进一步推动了它在实际应用中的普及。
ReLU激活函数因其计算效率高、缓解梯度消失问题、引入非线性、稀疏性、易于优化以及实验证明的优异性能，成为了深度学习中非常受欢迎的激活函数。
