评论使用线性函数作为多层神经网络的激活函数的缺点

使用线性函数作为多层神经网络的激活函数的主要缺点是，无法捕捉到非线性关系。由于线性函数的输出值与输入值成正比例关系，因此在多层神经网络中堆叠多个线性层并不会增加网络的表达能力。因此，使用线性函数作为激活函数的多层神经网络往往只能表示线性关系，无法应对较为复杂的非线性模式。这也是为什么在实际应用中，通常使用非线性函数作为激活函数，例如ReLU、Sigmoid、Tanh等，以增加神经网络的表达能力。