📚 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是图像识别和处理的核心技术之一。今天，我们来聊聊CNN中的一个重要组件——激活函数。🔍

🌈 激活函数的作用在于为神经网络添加非线性特性，使其能够学习并解决复杂的问题。没有激活函数，神经网络将退化成简单的线性模型，无法捕捉数据中的复杂模式。✨

🎉 常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等。每种激活函数都有其独特的优势与应用场景：

- Sigmoid 函数常用于二分类问题，输出值介于0到1之间，便于概率解释。

- ReLU (Rectified Linear Unit) 函数因其计算效率高而广泛应用于隐藏层中，能有效缓解梯度消失问题。

- Leaky ReLU 则是对ReLU的一种改进，通过允许少量负值输入来避免“死亡ReLU”现象。

🎯 选择合适的激活函数对于构建高效、准确的CNN至关重要。希望这篇简短的介绍能帮助大家更好地理解CNN背后的数学原理！🚀

深度学习 人工智能 神经网络