Преимущества функции ReLU перед сигмоидными функциями:

• Вычислительная эффективность. 1 ReLU — простая и быстрая операция, которая не требует вычисления экспоненты. 1
• Решение проблемы затухания градиента. 1 ReLU не вызывает затухания градиента при обратном распространении ошибки, как это происходит в случае с сигмоидной функцией активации. 1

Недостатки функции ReLU:

• Проблема «умирающего ReLU». 5 Некоторые нейроны могут получить отрицательное значение и оставаться неактивными на всём протяжении обучения. 1
• Несимметричность относительно нуля. 1 Может возникнуть проблема «расслоения», когда нейроны могут выдавать только положительные значения. 1

Выбор между функциями ReLU и сигмоидными зависит от конкретных задач и требований к модели.