tf.nn.relu：Computes rectified linear: `max(features, 0)`。计算修正线性单元(非常常用)：max(features, 0).并且返回和feature一样的形状的tensor。
使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多(右图)。相比于 sigmoid/tanh，ReLU 只需要一个阈值就可以得到激活值，而不用去算一大堆复杂的运算。
ReLU 的缺点：训练的时候很容易就”die”了。
tf.nn.relu：Computes rectified linear: `max(features, 0)`。计算修正线性单元(非常常用)：max(features, 0).并且返回和feature一样的形状的tensor。
使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多(右图)。相比于 sigmoid/tanh，ReLU 只需要一个阈值就可以得到激活值，而不用去算一大堆复杂的运算。
ReLU 的缺点：训练的时候很容易就”die”了。
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本文标题：激活函数
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