Human: 신경망에서 기존의 시그모이드 함수보다 ReLU 활성화 함수를 사용하면 어떤 이점이 있나요? 

Assistant: 1. 그라데이션 소실 문제: 시그모이드 함수의 미분의 최대값은 0.25로, 역전파 중에 총 그라데이션이 매우 작아질 수 있습니다. 이에 반해 ReLU는 양수 입력에 대해 일정한 그라데이션 1을 갖습니다.
2. 계산 효율성: ReLU는 최대(0, x)를 사용하여 계산할 수 있으며, 이는 시그모이드 함수의 지수 연산보다 효율적입니다.
3. 수렴 속도: 신경망의 활성화 함수로 ReLU를 사용하면 시그모이드 함수를 사용하는 것보다 빠르게 수렴하는 것으로 보고되고 있습니다.</s>