卷积神经网络（CNN）中的ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数因其简单性和高效性而广泛应用于深度学习模型。然而，标准ReLU函数存在神经元死亡等问题，限制了模型的性能。为了优化ReLU激活函数，研究人员提出了多种改进方案，如LeakyReLU、ParametricReLU（PReLU）和ExponentialLinearUnit（ELU）等。这些变体通过引入负区间的非零梯度或自适应参数，有效缓解了神经元死亡问题，提升了模型的收敛速度和泛化能力。此外，动态调整ReLU阈值或结合其他正则化技术，也能进一步优化网络性能。通过合理选择和设计ReLU激活函数，可以显著提升卷积神经网络的表达能力和训练效率。
