介绍一下卷积神经网络中的激活层

卷积神经网络中的激活层是指在卷积层之后的一层，它的作用是为神经网络引入非线性变换，增强网络的表达能力。常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等。其中，sigmoid函数将输入映射到0和1之间，tanh函数将输入映射到-1和1之间，ReLU函数将输入映射到0和正无穷之间。ReLU函数是目前最常用的激活函数，因为它具有计算简单、训练快速、效果好等优点。除了常见的激活函数，还有一些新型的激活函数，如Leaky ReLU、ELU、Swish等，它们在一定程度上能够克服传统激活函数的一些缺点。