relu和Softplus
relu缺點： 訓練的時候很」脆弱」，很容易就」die」了，訓練過程該函數不適應較大梯度輸入，因爲在參數更新以後，ReLU的神經元不會再有激活的功能，導致梯度永遠都是零。 例如，一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元，更新過參數之後，這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了，那麼這個神經元的梯度就永遠都會是 0. 如果 learning rate 很大，那麼很有可能網絡中的 40% 的神經元都
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