图像处理中使用了卷积提取特征之后使用激活函数的作用

在图像处理中，卷积层通过滑动卷积核提取图像的特征，但是这些特征是线性组合的，即特征之间存在线性关系。因此，需要在卷积层之后使用激活函数对特征进行非线性变换，从而提高模型的表达能力和泛化能力。激活函数可以将卷积层提取的特征进行非线性映射，使得模型可以更好地适应不同的图像特征。同时，激活函数还可以使得神经网络具有更好的鲁棒性，抵抗一些噪声和扭曲的影响。常见的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数、LeakyReLU函数等。