错误使用 nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments (line 253) 'Activation' 为无法识别的参数。 有关有效的名称-值对参数列表，请参阅 此函数 的文档。 出错 convolution2dLayer (line 73) args = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments(varargin{:});

这个错误提示是因为你在使用卷积层 convolution2dLayer 的时候，输入了一个无法识别的参数 "Activation"，导致解析参数列表时出错。

在 MATLAB 中，卷积层 convolution2dLayer 的可选参数列表并不包括 "Activation"。

正确的用法应该是：

convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);

其中，filterSize 和 numFilters 分别是卷积核的大小和数量，layerName 是该层的名称，paddingSize 是填充大小。

如果你需要在卷积层之后添加激活函数，可以在构建网络时使用 reluLayer 或者其他激活函数层来实现。

例如，可以这样使用：

reluLayer = reluLayer('Name', 'relu1');
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);

这里先添加一个 reluLayer 层，再添加一个 convolution2dLayer 层。这样在训练时，卷积层的输出会经过 relu 激活函数进行非线性变换。