ReLU 只需要簡單地判斷**“是否大於 0”**，不像 Sigid 或 Tanh 需要複雜的指數運算，因此它能讓神經網路計算得更快。
2. 解決梯度消失問題
在深度神經網路中，傳統的 Sigid 函式容易讓梯度變得越來越小（導致網路學不會東西）。但 ReLU 由於保持正值不變（直接 y=x），不會導致梯度消失，從而讓神經網路可以學習更復雜的模式。
3. 讓神經網路更容易訓練深層結構
ReLU 是現代深度學習的核心啟用函式，因為它讓深度神經網路（DNN、CNN、Transforr 等）可以穩定地訓練數百層，甚至更深。
ReLU 的缺點：可能會忽略一些“負面資訊”
雖然 ReLU 能夠高效理正數輸，但它也有一個潛在的問題——如果輸是負數，它就會直接變 0，不再參與計算，這可能會導致一部分神經元“死亡”，無法再學習任何東西。這個現象被稱為**“神經元死亡”問題**。
解決方案：ReLU 的改進版本
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