37.(1.0分) ReLU激活函数在输入为负时输出为0，可能导致神经元“死亡”。A. 对B. 错

步骤 1：ReLU激活函数的定义
ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数定义为：f(x) = max(0, x)。这意味着当输入x为正时，输出等于输入x；当输入x为负时，输出为0。
步骤 2：ReLU激活函数的特性
ReLU激活函数的一个重要特性是它在输入为负时输出为0。这意味着，如果神经网络中的某个神经元的输入始终为负，那么该神经元的输出将始终为0，从而导致该神经元在训练过程中不再对网络的输出产生影响，即“死亡”。
步骤 3：ReLU激活函数的“死亡”问题
ReLU激活函数的“死亡”问题是指，由于ReLU在输入为负时输出为0，如果神经网络中的某个神经元的输入始终为负，那么该神经元的输出将始终为0，从而导致该神经元在训练过程中不再对网络的输出产生影响。这可能导致神经网络的训练效果变差，甚至无法收敛。