介绍一下卷积神经网络中的激活函数

在卷积神经网络中，常用的激活函数包括：

1. Sigmoid函数：将输入映射到0和1之间，具有平滑的S形曲线，常用于二分类问题。

2. ReLU函数：修正线性单元函数，将所有负数的输出为0，而正数的输出为其本身。ReLU函数可以加速模型的训练速度，因为它是非线性的，并且在大多数情况下可以表现出良好的性能。

3. LeakyReLU函数：与ReLU函数类似，但是当输入为负数时，输出不是0，而是一个非零值。这样可以避免ReLU函数可能出现的“死亡神经元”问题。

4. Tanh函数：将输入映射到-1和1之间，具有平滑的S形曲线。与Sigmoid函数相似，但是Tanh函数的输出范围更广，常用于分类问题。

5. Softmax函数：将多个输入映射到0和1之间，并且所有输出的总和为1。Softmax函数通常用于多分类问题，例如图像识别和语音识别。

不同的激活函数适用于不同的问题和模型结构，选择合适的激活函数对于模型的性能至关重要。