ELU（指数线性单元）

    ? 负值部分不会完全归零，而是平滑下降到一个小的负数，使得神经元仍然可以继续学习。

    ? 比喻：就像一个更加温和的教练，不会完全忽略失败，而是会温和地引导改进。

    总结：ReLU 是 AI 的“成长加速器”

    ReLU 的本质

    ? 它的作用就是让神经网络学习得更快、更稳定，只保留有用的信息，丢弃无用的负值。

    ? 它让 AI 变得更高效，尤其适用于深度学习模型。

    ReLU 的优缺点

    优点：计算快，能避免梯度消失，适合深度网络。

    缺点：可能会让部分神经元“死亡”，无法学习负值信息。

    改进 ReLU 的方法

    ? Leaky ReLU、pReLU、ELU 等，让 AI 更聪明地处理负值信息，而不是一刀切归零。

    思考：你在现实生活中，见过哪些“ReLU 式”的思维方式？

    比如：

    ? 有些老师只表扬学生，从不批评，是否适合所有人？

    ? 有些企业只关注正向增长数据，而忽略了潜在的问题，这样是否真的健康？

    AI 的发展，就像人类思维的模拟，我们不仅需要“鼓励成长”（ReLU），有时也需要适当地“学习失败的教训”（Leaky ReLU）！