卷积神经中的激活函数的区别

激活函数的主要目的是用来解决非线性问题，它能够帮助神经网络更好地建模复杂的数据。在卷积神经网络中，激活函数的作用是把一层神经网络的输出变成一个非线性的输出，从而提高网络的表示能力。在卷积神经网络中，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。它们各自具有不同的特点，例如Sigmoid函数具有较强的非线性特性，而ReLU函数可以加快神经网络的训练速度。