故事比喻：只有积极反馈的老师（re 函数）
在一所小学里，有一位特别的数学老师——小张老师，他的教学方式很独特：
1 如果学生答对了题目，他就会大声表扬：“很好！继续加油！”
2 如果学生答错了，他什么都不说，不批评也不惩罚，就像没听见一样。
这个老师的教学方式就像 re（修正线性单元）激活函数——它只保留正面的信息（正值），对负面的信息（负值）完全忽略。
re 的数学规则
re 函数的公式是：
简单来说：
输入是正数（好消息）→ 保留！
输入是负数（坏消息）→ 直接归零！
这就像小张老师的教学方式，学生回答正确（正反馈），他给予鼓励；学生回答错误（负反馈），他不做任何反应，不给负面打击。
另一种比喻：运动员的训练（re 只关注正面成长）
想象一位跑步训练的运动员，他每天都记录自己的跑步成绩：
1 如果今天比昨天跑得快了（进步了），他就把这次成绩记录下来。
2 如果今天比昨天慢了（退步了），他就忽略这次成绩，不让它影响心态。
这个训练方法就像 re，它专注于“有用的进步”，而不会让负面的信息拖后腿。
为什么 ai 需要 re？
在神经网络里，re 的作用就像让学习过程更高效：
只关注有用的信息：
如果某个神经元的计算结果是正的（有用的特征），re 让它通过。
如果结果是负的（没用的特征），re 直接丢弃，避免干扰学习。
计算简单，速度快：
传统的 sigoid 函数有复杂的指数计算，而 re 只需要判断“大于 0 还是小于 0”，计算更快，更适合深度学习。
让神经网络更深更强：
在深度学习里，re 能防止梯度消失问题，使神经网络能够学习更复杂的模式。
结论：re 让神经网络专注于“有用的成长”
它就像一位