介绍一下卷积神经网络的激活函数层

卷积神经网络（CNN）中常用的激活函数层有以下几种：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）函数层：ReLU函数在输入为正数时，输出等于输入；在输入为负数时，输出为0。这种函数具有简单、非线性、易于优化等优点，因此是CNN中最常用的激活函数。

2. Leaky ReLU函数层：Leaky ReLU函数在输入为正数时，输出等于输入；在输入为负数时，输出为输入的一个小负数。它的优点是可以避免ReLU函数在输入为负数时出现的“死亡”区域。

3. ELU（Exponential Linear Unit）函数层：ELU函数在输入为正数时，输出等于输入；在输入为负数时，输出为e的指数函数减1。ELU函数可以避免ReLU函数在输入为负数时出现的“死亡”区域，并且在输入为负数时具有收敛速度更快的优点。

4. Tanh（双曲正切函数）函数层：Tanh函数在输入为正数时，输出为接近1的正数；在输入为负数时，输出为接近-1的负数。它具有输出值在[-1,1]之间的优点，但缺点是易出现梯度消失问题。

5. Sigmoid函数层：Sigmoid函数在输入为正数时，输出为接近1的正数；在输入为负数时，输出为接近0的正数。它具有输出值在(0,1)之间的优点，但缺点是易出现梯度消失问题。

以上是常用的卷积神经网络激活函数层，不同的激活函数适用于不同的场景。