卷积神经网络中激活函数的作用

卷积神经网络中激活函数的作用有以下几点：

1. 引入非线性：卷积神经网络中的卷积操作是线性的，如果没有激活函数的话，整个网络仍然是线性的，无法处理复杂的非线性问题。因此，激活函数的引入使得网络具有了非线性表达能力，能够处理更加复杂的问题。

2. 压缩输出空间：激活函数可以将神经元的输出范围限定在一定的区间内，如sigmoid函数将输出限定在0到1之间，tanh函数将输出限定在-1到1之间。这样可以使得网络的输出范围更加合理，避免输出值过大或过小。

3. 改善梯度消失问题：在深层网络中，如果使用线性激活函数，梯度会不断缩小，从而导致梯度消失问题。而非线性激活函数可以避免这个问题的出现，使得梯度能够传递到深层网络中。

4. 增加模型的表达能力：常见的激活函数如ReLU、LeakyReLU等都具有一定的稀疏性质，能够使得神经元只对一部分输入产生响应，从而增加模型的表达能力，提高模型的泛化性能。