神经网络：为什么我们需要激活函数？
我试着运行一个没有任何激活函数的简单神经网络，并且网络不会收敛。我正在使用MSE成本函数进行MNIST分类。
然而，如果我将校正线性激活函数应用于隐藏层（输出=max（0，x），其中x是加权和），那么它会很好地收敛。
为什么消除前一层的负面输出有助于学习？
共有2个答案
原因很简单。你需要在你的神经网络中加入一些非线性，否则你最终会得到一个简单的线性方程。
假设您有一个输入向量x和两个由权重矩阵W1和W2表示的隐藏层。如果没有任何激活函数，神经网络将输出y=x W1 W2，它等于y=x W，因此W=W1 W2。这只是一个矩阵乘法。
如果你使用诸如ReLU或Sigmoid等激活函数，你会得到一个很好的非线性函数，它能够拟合一些有趣的数据。
基本感知器只是其输入信号的加权线性组合。一层感知器仍然是线性回归器/分类器。只有当我们使函数逼近器（神经网络）本身非线性时，网络才能解决非线性问题。这可以通过在层的输出信号上应用非线性激活函数来完成，例如ReLU函数。
为什么ReLU是一个非线性激活函数，而输出信号正好是max（0，y）？答案在于消除负值（将其替换为0）。由于不能用直线描述ReLU函数曲线，因此ReLU不是线性激活函数。
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神经网络的输入层使用激活函数，还是仅仅是隐藏层和输出层？
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我正在尝试使用CNN对图像进行分类，据我所知，ReLu是每个卷积层中激活单元的常用选择。根据我的理解，ReLU将保留所有正图像强度，并将负图像强度转换为0。对我来说，这就像是处理步骤，而不是真正的“启动”步骤。那么，在这里使用ReLU的目的是什么？
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我刚刚在CNN上读完斯坦福CS231n的笔记，有一个现场演示的链接；但是，我不确定演示中的“激活”、“激活梯度”、“权重”和“权重梯度”指的是什么。以下截图是从演示中复制的。 混淆点1 首先，我对输入层的“激活”是指什么感到困惑。根据注释，我认为激活层指的是CNN中的RELU层，它本质上告诉CNN应该点亮哪些神经元（使用RELU函数）。我不确定这与如下所示的输入层有何关系。此外，为什么会显示两幅图
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