Welche Vorteile hat die ReLU-Aktivierungsfunktion gegenüber der klassischen Sigmoidfunktion in neuronalen Netzen?
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. Problem des verschwindenden Gradienten: Der Maximalwert der Ableitung der Sigmoidfunktion beträgt 0,25, was dazu führen kann, dass die Gesamtgradienten während der Rückwärtsfortpflanzung sehr klein werden. Im Gegensatz dazu hat ReLU einen konstanten Gradienten 1 für positive Eingaben.
2. Effizienz bei der Berechnung: ReLU kann mit max(0, x) berechnet werden, was effizienter ist als die Exponentialoperationen der Sigmoidfunktion.
3. Konvergenzgeschwindigkeit: Es wurde auch berichtet, dass die Verwendung von ReLU als Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen schneller konvergiert als die Verwendung der Sigmoidfunktion.
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