리키 렐루 편집하기 (부분)

==장점과 한계==
*장점
**ReLU에 비해 학습 안정성이 뛰어나며, 깊은 네트워크에서 유용하게 사용된다.
**GAN(생성적 적대 신경망)이나 객체 검출 모델 등에서 활성화 유지가 중요할 때 효과적이다.
*한계
**기울기 값(예: 0.01)은 하이퍼파라미터로, 너무 작거나 크면 학습 성능에 악영향을 줄 수 있다.
**기울기 값이 너무 크면 거의 선형 함수처럼 작동하여 비선형성이 줄어든다.