卷积神经网络中激活函数的意义

卷积神经网络中的激活函数在神经元输出之前对其进行非线性变换，以增强模型的表达能力。这是因为线性函数的叠加仍然是线性的，因此需要使用非线性函数来提高模型的拟合能力。此外，激活函数还可以通过将负数转换为零或将输出值限制在特定范围内，来防止梯度消失和梯度爆炸等问题。

常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、LeakyReLU、tanh等。其中，Sigmoid函数可以将输出值压缩到0-1之间，适用于二分类问题；ReLU函数可以使神经元更加稀疏，从而减少参数数量和过拟合风险；LeakyReLU函数可以解决ReLU函数中出现的“神经元死亡”问题；tanh函数可以将输出值压缩到-1到1之间，适用于多分类问题。

总之，激活函数在卷积神经网络中起到至关重要的作用，可以帮助模型更好地拟合数据，提高预测精度。