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为什么在神经网络类定义中使用多个ReLU对象？

在神经网络类定义中使用多个ReLU对象的原因是为了增强网络的非线性表达能力和激活函数的灵活性。ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，它将负输入值设为0，保留正输入值。使用多个ReLU对象可以通过堆叠多个非线性函数来构建更复杂的非线性映射关系。

具体原因如下：

非线性表达能力增强：神经网络的目标是学习输入数据的非线性映射关系，而ReLU作为一种非线性激活函数，能够引入非线性特征，增强网络的表达能力。使用多个ReLU对象可以将多个非线性映射关系组合起来，进一步增强网络的非线性表达能力，提高模型的拟合能力。
梯度传播效果好：ReLU函数在正区间上的导数恒为1，而在负区间上的导数为0。这意味着在反向传播过程中，梯度可以更好地传递到前一层，减少梯度消失的问题。使用多个ReLU对象可以增加梯度传播的路径，进一步减轻梯度消失问题，有助于提高训练效果。
网络的灵活性：使用多个ReLU对象可以在网络中引入更多的非线性变换，增加网络的灵活性。不同的ReLU对象可以具有不同的参数设置，如斜率、偏移等，从而使得网络能够学习到更多不同形式的非线性映射关系，适应不同的数据分布和任务需求。
稀疏激活性：ReLU函数的特点是在负输入值上输出为0，这导致了网络的稀疏激活性。稀疏激活性可以使得网络更加稀疏，减少参数的冗余性，提高模型的泛化能力。

综上所述，使用多个ReLU对象可以增强神经网络的非线性表达能力、梯度传播效果和灵活性，从而提高模型的性能和泛化能力。

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