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计算简单快速：ReLU函数的计算非常简单，只需要比较输入值和0的大小关系，因此计算速度非常快。 避免梯度消失问题：在使用sigmoid或tanh等函数时，由于它们在输入值很大或很小的时候梯度会非常小，因此容易出现梯度消失的问题。而ReLU函数的梯度在输入值大于0的时候恒为1，避免了梯度消失的问题。 稀疏性：在输入值
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梯度消失问题：sigmoid和tanh函数在输入值很大或很小的时候，梯度会非常小，容易出现梯度消失的问题。而ReLU函数在输入值大于0的时候，梯度恒为1，避免了梯度消失的问题。 稀疏性：ReLU函数在输入值小于0的时候，输出恒为0，从而实现了神经元的稀疏性，使得网络中的神经元变得更加独立。而sigmoid和tanh函
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在 C++ 的 vector 中，size() 和 capacity() 都是用来获取 vector 容器中元素数量的函数，但它们的含义略有不同。 size() 函数返回 vector 容器中实际存储元素的个数，也就是当前 vector 中有多少个元素。例如，如果 vector 中存储了 5 个元素，那么 size(
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