线性激活层和无激活层之间的区别是什么？
我在玩Keras，我在想线性激活层和无激活层之间的区别是什么？它不是有同样的行为吗？如果是这样，那么线性激活的意义是什么呢？
我指的是这两段代码之间的区别：
model.add(Dense(1500))
model.add(Activation('linear'))
model.add(Dense(1500))
和
model.add(Dense(1500))
model.add(Dense(1500))
共有2个答案
您是对的，您的代码片段之间没有区别：两者都使用线性激活。
激活函数确定它是否是非线性的（例如sigmoid是非线性激活函数）：
model.add(Dense(1500))
model.add(Dense(1500, activation='sigmoid'))
7种常见的非线性激活函数以及如何选择激活函数
若不在致密层中赋值，则为线性激活。这来自keras文档。
激活：要使用的激活函数（参见激活）。如果您不指定任何内容，则不应用任何激活（即“线性”激活：a（x）=x）
如果要使用“线性”以外的方法，则只能添加激活。
model.add(Dense(1500))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1500))
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LeakyReLU层 keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3) LeakyRelU是修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）的特殊版本，当不激活时，LeakyReLU仍然会有非零输出值，从而获得一个小梯度，避免ReLU可能出现的神经元“死亡”现象。即，f(x)=alpha * x for x < 0,
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LeakyReLU层 keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3) LeakyRelU是修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）的特殊版本，当不激活时，LeakyReLU仍然会有非零输出值，从而获得一个小梯度，避免ReLU可能出现的神经元“死亡”现象。即，f(x)=alpha * x for x < 0,
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