Leaky ReLU (Rectified Linear Unit)和ReLU是两种常用的激活函数，它们在神经网络中被用于引入非线性，增加模型的表达能力。

  ReLU函数定义为f(x) = max(0, x)，即当输入小于0时输出为0，输入大于等于0时输出为输入值本身。ReLU的主要优点是计算简单，可以有效地克服梯度消失问题，并且在大多数情况下表现良好。

  Leaky ReLU激活函数是在ReLU的基础上进行改进的，它引入了一个小的斜率（实数α）来取代ReLU中的梯度为0的区域。Leaky ReLU定义为f(x) = max(αx, x)，其中α是一个小于1的数值，通常设置为0.01。当输入小于0时，Leaky ReLU会乘以小的斜率α，从而允许小的负数值通过。当输入大于等于0时，Leaky ReLU与ReLU相同，输出为输入。

  相比于ReLU，Leaky ReLU引入了一个非零斜率，这使得在输入为负数时也有非零的梯度值，从而缓解了ReLU中的“神经元死亡”问题。由于在负数区域存在梯度，Leaky ReLU可以在训练过程中保持一定的梯度流动，有助于提高模型的收敛速度和稳定性。

  另外，Leaky ReLU还具有一定的抗噪声能力。在一些噪声环境下，ReLU的神经元可能会完全失活，导致网络无法进行有效的学习。而Leaky ReLU的非零斜率可以使神经元保持活跃，一定程度上降低了对激活值的噪声敏感性。

  综上所述，Leaky ReLU相对于ReLU的主要区别在于引入了非零斜率，从而解决了ReLU中的梯度消失问题和神经元死亡问题，并具有一定的抗噪声能力。