ReLU激活功能并不完美。 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题：在训练过程中，一些神经元会“死亡”，即它们停止输出 0 以外的任何东西。在某些情况下，你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡，特别是使用大学习率时。 在训练期间，如果神经元的权重得到更新，使得神经元输入的加权和为负，则它将开始输出 0 。当这种情况发生时，由于当输入为负时，ReLU函数的梯度为0，神经元就只能输出0了。
　　为了解决这个问题，你可能需要使用 ReLU 函数的一个变体，比如 leaky ReLU。这个函数定义为LeakyReLUα(z)= max(αz，z)。超参数α定义了函数“leak”的程度：它是z < 0时函数的斜率，通常设置为 0.01。这个小斜率保证 leaky ReLU 永不死亡；他们可能会长期昏迷，但他们有机会最终醒来。

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