类似 leaky re，但负值部分的系数可以由神经网络自己学习，而不是固定的 001。
比喻：就像一个能根据学生情况调整教学方式的老师，而不是用同一个方法对待所有人。
e（指数线性单元）
负值部分不会完全归零，而是平滑下降到一个小的负数，使得神经元仍然可以继续学习。
比喻：就像一个更加温和的教练，不会完全忽略失败，而是会温和地引导改进。
总结：re 是 ai 的“成长加速器”
re 的本质
它的作用就是让神经网络学习得更快、更稳定，只保留有用的信息，丢弃无用的负值。
它让 ai 变得更高效，尤其适用于深度学习模型。
re 的优缺点
优点：计算快，能避免梯度消失，适合深度网络。
缺点：可能会让部分神经元“死亡”，无法学习负值信息。
改进 re 的方法
leaky re、pre、e 等，让 ai 更聪明地处理负值信息，而不是一刀切归零。
思考：你在现实生活中，见过哪些“re 式”的思维方式？
比如：
有些老师只表扬学生，从不批评，是否适合所有人？
有些企业只关注正向增长数据，而忽略了潜在的问题，这样是否真的健康？
ai 的发展，就像人类思维的模拟，我们不仅需要“鼓励成长”（re），有时也需要适当地“学习失败的教训”（leaky re）！