ReLU（Rectified Linear Unit）激活函式在神經網路中發揮著多重重要作用：
引入非線性激活。ReLU是一種非線性函式，能夠為神經網路引入非線性特性，使其能夠學習和表示更複雜的函式關係，相比於線性激活函式，如恆等映射，ReLU的非線性特性提高了網路的表達能力，更好地擬合非線性問題。
激活神經元。ReLU將所有負數輸入映射為零，而保持非負輸入不變，這種特性使得ReLU能夠對輸入信號進行閾值處理，只激活那些具有較大正值的神經元，同時抑制負值較大的神經元，有助於提高網路的稀疏性和表示能力。
解決梯度消失問題。ReLU在正區間（即x大於0的值）具有線性特性，這避免了梯度消失的問題，相比之下，傳統的激活函式（如sigmoid和tanh）在深層網路中可能導致梯度迅速衰減，影響網路訓練效率和收斂速度。
提供稀疏性和穩定性。ReLU激活函式在輸入為負數時輸出為零的特性，使得神經網路中的一些神經元變得不活躍，從而提高了模型的稀疏性和穩定性。
計算效率高。由於其簡單的閾值函式形式，ReLU的計算速度快，減少了計算量，特別是在大規模神經網路中，這種優勢更加明顯。
綜上所述，ReLU激活函式通過引入非線性激活、激活神經元、解決梯度消失問題以及提供稀疏性和穩定性等多種方式，顯著提高了神經網路的性能和表達能力。