卷积层必须接激活函数

回答: 是的，卷积层通常需要接激活函数。激活函数的作用是引入非线性变换，使得神经网络可以学习更加复杂的特征和模式。在卷积神经网络中，卷积层通过对输入进行卷积操作来提取特征，但是卷积操作本身是一种线性运算，无法处理非线性关系。因此，为了引入非线性，我们需要在卷积层之后接入激活函数。激活函数可以对卷积层的输出进行非线性映射，使得网络可以学习到更加复杂的特征表示。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等，它们在不同的网络结构和任务中有不同的优势和适用性。因此，在设计卷积神经网络时，通常会在卷积层之后接入激活函数来增加网络的非线性能力。[1][3]