是否所有的ReLu都将所有的负值都改为0？

ReLu（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，用于神经网络中的神经元激活。它的定义是：对于输入的任何负值，输出都为0，对于输入的任何正值，输出保持不变。

ReLu的主要优势在于简单且计算高效。由于它的输出只有两种情况（0和输入值本身），所以相比于其他激活函数，计算成本更低。此外，ReLu还可以有效地解决梯度消失的问题，使得网络的训练更加稳定和快速。

ReLu适用于多种机器学习任务，特别是在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域取得了很好的效果。它能够帮助神经网络更好地捕捉非线性特征，提高模型的表达能力和泛化能力。

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