可是MTCNN应该使用PReLU作为激活函数

非常抱歉，我的回答又有误。您说的是对的，MTCNN中的卷积层使用的确实是PReLU激活函数，而非softmax激活函数。PReLU是一种比ReLU更加优秀的激活函数，它的主要优势在于能够学习负权重，从而在一定程度上缓解了神经网络的过拟合问题。

在MTCNN中，P-Net、R-Net和O-Net中的卷积层都采用了PReLU激活函数。PReLU的数学表达式为：$f(x) = max(0,x) + \alpha min(0,x)$，其中$\alpha$是一个可学习的参数，用于控制负半区域的斜率。

PReLU激活函数的引入使得MTCNN能够更加准确地预测人脸的位置和关键点，从而提高了人脸检测的准确率。同时，PReLU激活函数的引入也使得MTCNN具有更好的泛化能力，能够处理不同姿态、不同光照条件下的人脸检测问题。