卷积神经网络中的激活函数的作用

卷积神经网络中的激活函数主要有两个作用：

1. 引入非线性

激活函数通过引入非线性，使得神经网络可以学习更加复杂的函数和模式。如果没有激活函数，卷积神经网络将只是一些线性函数的组合，这将大大限制其表达能力。

2. 优化收敛速度

激活函数可以帮助卷积神经网络更快地收敛。通过将输入信号映射到一定范围内的输出，激活函数可以使得神经网络的输出更加稳定，从而加速训练过程。

常用的卷积神经网络激活函数包括ReLU、LeakyReLU、ELU、sigmoid等，不同的激活函数在不同的场景下有不同的表现。