人工神經網路中的activation function的作用以及ReLu，tanh，sigmoid激勵函式的區別
Leaky ReLU函式
人們為了解決Dead ReLU Problem，提出了將ReLU的前半段設為而非0。另外一種直觀的想法是基於引數的方法，即Parametric ReLU:，其中可由back propagation學出來。理論上來講，Leaky ReLU有ReLU的所有優點，外加不會有Dead ReLU問題，但是在實際操作當中，並沒有完全證明Leaky ReLU總是好於ReLU。
ELU (Exponential Linear Units) 函式
ELU也是為解決ReLU存在的問題而提出，顯然，ELU有ReLU的基本所有優點，以及：
- 不會有Deal ReLU問題
- 輸出的均值接近0，zero-centered
它的一個小問題在於計算量稍大。類似於Leaky ReLU，理論上雖然好於ReLU，但在實際使用中目前並沒有好的證據ELU總是優於ReLU。
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