卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是现代深度学习中最为常用的一种模型，在图像处理、语音识别等领域取得了很多重要的成果。在卷积神经网络的训练过程中，激活函数是一个非常重要的组成部分，其中ReLU是目前最为流行的一种激活函数之一。

首先，我们需要知道什么是激活函数。在卷积神经网络中，每个神经元都会接受输入，并通过激活函数将这些输入转换成输出。激活函数的作用是引入非线性，从而使得神经网络可以拟合非线性的数据关系。如果没有激活函数，那么整个卷积神经网络就相当于一个线性变换，这样就无法进行复杂的特征提取和分类任务。

针对ReLU激活函数，其表达式为f(x)=max(0,x)，即对于输入x，若x大于等于零，则输出x本身，否则输出0。ReLU具有如下几个优点：

1. 改善梯度消失问题

在深度神经网络中，使用sigmoid激活函数时，由于其导数值范围为(0, 1]，当网络层数增加时，梯度会逐渐变小，导致梯度消失问题的出现。而ReLU激活函数的导数值范围为[0,1)，因此在网络较深时，梯度不会像sigmoid函数一样逐渐变小，从而避免了梯度消失问题。

2. 计算速度更快

ReLU激活函数的计算速度非常快，只需要简单的比较输入和0的大小即可。相对于其他复杂的激活函数，如tanh或sigmoid，ReLU能够大大缩短训练时间。

3. 改善神经网络稀疏性

由于ReLU在输入为负数时输出为0，因此它具有抑制作用，可以将一些不重要的特征置为0，从而使得网络更加稀疏。这种稀疏性可以有效减少参数数量，降低过拟合风险，提高模型泛化性能。

4. 提高模型准确率

ReLU激活函数能够增强非线性拟合能力，从而提高模型在测试集上的准确率。实验表明，在使用ReLU激活函数时，卷积神经网络的分类准确率可以得到显著提升。

总之，虽然卷积神经网络的输入像素值都是大于0的，但是ReLU激活函数依然在模型训练中发挥着重要的作用。ReLU能够解决梯度消失问题、提高计算速度、增强稀疏性和非线性拟合能力等问题，从而使得卷积神经网络的表现更优秀。