ReLU激活函数，即修正线性单元（Rectified Linear Unit），是深度学习中常用的一种激活函数。它在神经网络中被广泛使用，具有许多优点和一些缺点。

优点：

1. 非线性：ReLU是一个非线性激活函数，允许神经网络学习复杂的模式和关系。
2. 解决梯度消失问题：相对于传统的激活函数（如Sigmoid和Tanh），ReLU在反向传播过程中能更好地避免梯度消失问题，使得神经网络更容易训练。
3. 计算简单：ReLU的计算量小，只需判断输入是否大于零即可，这使得神经网络的训练速度更快。
4. 稀疏激活性：在训练过程中，部分神经元可能会变得不活跃（输出为零），这有助于减少过拟合风险。

缺点：

1. 死亡 ReLU：当ReLU的输入为负时，导数为零，称为“死亡 ReLU”，可能导致某些神经元永远不再更新权重。
2. 不适用于所有情况：对于一些需要保留负值信息的任务，ReLU并不是最佳选择，因为它将所有负值都转换为零。
3. 不能处理负数均值：当输入数据均值为负时，ReLU输出将永远为零，这可能影响网络的表现。

总的来说，ReLU激活函数在深度学习中发挥着重要作用，尤其适用于大多数情况下。然而，在特定情况下，需要根据任务需求选择合适的激活函数以取得更好的效果。