关于ReLU和Sigmod激活函数的说法错误的是: A: ReLU的计算复杂性远低于Sigmod B: ReLU不适合复杂度高的神经网络 C: ReLU和Sigmod都能确保y值不取负值 D: ReLU可以理解为Sigmod的简化形式

采用Sigmod函数作为激励函数的主要原因是：

以下不是卷积神经网络的激活函数的是() A: sigmod函数 B: tanh函数 C: ReLU函数 D: softmax函数

下列______可以缓解梯度的消失问题且计算速度快。 A: sigmod激活函数 B: logistic激活函数 C: ReLU激活函数 D: Tanh激活函数