Функция ReLU считается эффективной в глубоком обучении по нескольким причинам: 12

• Устранение проблемы исчезающего градиента. 1 В отличие от сигмоида и Tanh, градиент ReLU не сходится к нулю при больших положительных значениях, что помогает ускорить обучение глубоких нейронных сетей. 1
• Вычислительная эффективность. 1 ReLU требует меньше вычислительных ресурсов, так как она включает в себя простые операции сравнения и присвоения, в отличие от экспоненциальных вычислений в сигмоиде и Tanh. 1
• Способствует разреженности активаций. 1 В ReLU все отрицательные входы обнуляются, что приводит к разреженности активаций в нейронной сети. 1 Это может улучшить эффективность и уменьшить переобучение. 1
• Сниженный риск увеличения градиента. 2 В отличие от функций активации, которые могут вызвать увеличение градиента, таких как Tanh или сигмоид, ReLU имеет тенденцию создавать градиенты умеренного размера, снижая риск нестабильной динамики тренировки. 2

Важно отметить, что, несмотря на широкое применение, ReLU может не всегда быть лучшим выбором для всех задач, и её эффективность должна оцениваться в контексте конкретного приложения и архитектуры нейронной сети. 1