在训练神经网络时，为什么大多数情况下在隐藏层使用ReLU而不是在输出层使用ReLU？

通常情况下，为什么ReLU通常只应用于隐藏层而不是输出层呢：

1. 输出层的激活应该接近于线性，而隐藏层的激活可以是非常非线性的。ReLU非常适合用于非线性激活。

2. 输出层中的神经元数量通常是固定的，而隐藏层中的神经元数量可以变化（取决于输入数据的大小）。这使得在输出层应用ReLU变得困难，因为需要将其压缩成一维向量（这将失去有关数据原始结构的所有信息）。

3. 在输出层使用ReLU激活函数可能导致梯度消失。梯度消失指的是梯度下降学习率随着神经网络学习逐渐减小并最终变为零，导致网络停止学习的问题。使用ReLU在隐藏层中不会出现这个问题，因为任何负值都被设置为0，从而保留了梯度下降的信息。