Quels sont les avantages de l'utilisation de la fonction d'activation ReLU par rapport à la fonction sigmoïde classique dans les réseaux neuronaux ?
What are the benefits of using the ReLU activation function over the classic sigmoid function in neural networks?
1. Gradient vanishing problem: The max value of the derivative of sigmoid function is 0.25, which can result in the total gradients becoming very small during back propagation. In contrast ReLU has a constant gradient 1 for positive inputs. 
2. Compute efficiency: ReLU can be computed using max(0, x), more efficient than exponential operations in sigmoid function. 
3. Convergence speed: it's also reported that using ReLU as activation function in neural networks converges faster than using sigmoid function.
1. Problème de disparition du gradient : la valeur maximale de la dérivée de la fonction sigmoïde est de 0,25, ce qui peut avoir pour conséquence que le gradient total devienne très faible au cours de la rétropropagation. En revanche, la ReLU a un gradient constant de 1 pour les entrées positives.
2. Efficacité du calcul : La ReLU peut être calculée en utilisant max(0, x), ce qui est plus efficace que les opérations exponentielles de la fonction sigmoïde.
3. Vitesse de convergence : il a également été signalé que l'utilisation de la ReLU comme fonction d'activation dans les réseaux neuronaux converge plus rapidement que l'utilisation de la fonction sigmoïde.
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