卷积神经网络的激活函数是什么意思

卷积神经网络的激活函数指的是在卷积神经网络的每个神经元中，对输入信号进行非线性变换的函数。激活函数的作用是引入非线性因素，从而使神经网络可以更好地拟合非线性的数据关系。常用的卷积神经网络激活函数包括ReLU、Sigmoid、tanh等。ReLU是目前最常用的激活函数，因为它的计算速度快，同时也能有效地解决梯度消失的问题。