Leaky ReLU是一种用于神经网络的激活函数，它在输入小于零时允许一个小的线性梯度，而不像ReLU会将负值直接置为零。这种变化带来了一些独特的优点和缺点。

优点：

1. 解决"神经元死亡"问题： Leaky ReLU可以避免ReLU激活函数中可能出现的“神经元死亡”问题，即某些神经元永远不会被激活，导致参数无法更新。

2. 防止梯度消失： 在反向传播过程中，Leaky ReLU可以保留一部分负数输入的信息，从而有助于避免梯度消失问题，使得神经网络更易于训练。

3. 增加模型鲁棒性： Leaky ReLU的性质使得神经网络更具鲁棒性，对于输入数据中的噪声或不确定性具有一定的容忍度。

缺点：

1. 激活范围广泛： Leaky ReLU的输出范围比较广泛，这可能导致一些神经元输出过大，需要更多的正则化操作来抑制。

2. 计算复杂度高： 相对于ReLU等简单的激活函数，Leaky ReLU需要进行更复杂的计算，因为梯度计算中包含了额外的参数。

3. 可能引入噪声： 随着负数输入乘以一个小的斜率，Leaky ReLU可能引入一定程度的噪声，这可能对一些任务造成影响。

总的来说，Leaky ReLU作为一种激活函数，在一些情况下能够很好地应对常见的神经网络训练问题，但也需要根据具体任务和网络结构来综合考虑其优点和缺点，选择合适的激活函数以获得最佳性能。