BP神经网络多元回归激活函数为relu输出层可以不用函数吗

在BP神经网络的多元回归问题中，如果在隐藏层中使用了ReLU激活函数，则输出层可以不使用激活函数，直接输出线性的预测结果。

ReLU激活函数在输入为正数时输出为该正数本身，在输入为负数时输出为0。由于ReLU函数是一个非线性函数，可以增强神经网络的表达能力，同时也能缓解梯度消失问题，因此在神经网络的隐藏层中被广泛使用。

在多元回归问题中，输出层通常需要输出一个实数值，而不需要进行特殊的映射操作。因此，可以不使用激活函数，直接输出线性的预测结果。这样，神经网络将输入映射到输出的过程就变成了一个简单的线性变换。