卷积神经网络中的激活函数的作用

卷积神经网络中的激活函数的作用是为了引入非线性变换，使得神经网络可以更好地逼近非线性函数，从而提高模型的表达能力。在卷积神经网络中，一般使用ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数，它的表达式为：f(x)=max(0,x)。ReLU函数具有简单、快速、非线性等优点，在实际应用中表现良好，已成为卷积神经网络中最常用的激活函数之一。此外，还有一些其他的激活函数，如sigmoid函数和tanh函数等，但这些函数的缺点在于它们的导数在某些区间内非常小，导致反向传播时梯度消失，从而影响模型的训练效果。因此，在实际应用中，ReLU函数是最优的选择。