详细介绍tanh函数及其在CNN中的应用

tanh函数是一种非线性激活函数，它将输入值映射到[-1,1]的范围内。它的数学表达式为：

tanh(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)

在深度学习中，tanh函数常用于神经网络的隐藏层中，以引入非线性因素。它的优点是输出值的范围在[-1,1]之间，相比于sigmoid函数来说，tanh函数的输出值范围更广，使得神经网络的表达能力更强。

在卷积神经网络（CNN）中，tanh函数常用于卷积层之后的激活函数，以增强模型的表达能力。在图像分类任务中，CNN的卷积层可以提取图像的特征，但是这些特征通常是线性的，需要通过非线性激活函数进行处理，以便更好地分类。tanh函数的非线性特性可以更好地处理这些线性特征，从而提高分类准确率。

另外，tanh函数在LSTM等循环神经网络中也有广泛应用，以捕捉序列数据中的非线性关系。