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第592章 积极反馈的老师Relu函数（第2页）
re露？
在神经网络里，re露
的作用就像让学习过程更高效：
只关注有用的信息：
?
如果某个神经元的计算结果是正的（有用的特征），re露
让它通过。
?
如果结果是负的（没用的特征），re露
直接丢弃，避免干扰学习。
计算简单，速度快：
?
传统的
sigid
函数有复杂的指数计算，而
re露
只需要判断**“大于
还是小于
0”**，计算更快，更适合深度学习。
让神经网络更深更强：
?
在深度学习里，re露
能防止梯度消失问题，使神经网络能够学习更复杂的模式。
结论：re露
让神经网络专注于“有用的成长”
它就像一位“只给正面反馈的老师”或“专注于进步的运动员”，让
ai
更快地学习有效的信息，丢弃无用的数据，从而提高计算效率！
思考：你在生活中，有没有遇到类似
re露
的情境？比如某些人只关注好消息，而不理会坏消息？这种策略在什么情况下是优点，什么情况下可能有缺点？
re露
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