卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要架构，其核心组件包括输入层、隐藏层和输出层。其中，激活函数的选择直接影响模型的性能与稳定性。本文将系统探讨卷积神经网络中常见的激活函数及其应用场景，为从业者和研究者提供清晰的决策依据。

在卷积神经网络中，激活函数是决定网络输出特征分布的重要参数，其选择直接影响模型学习能力与收敛效率。常见的激活函数包括线性函数、Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、GPR、Hyperp-GPR等，每种函数在不同任务场景下表现差异显著。

例如，在图像分类任务中，ReLU因其对输入梯度的敏感性，能够有效捕捉非线性特征，同时避免梯度消失问题；而在自然语言处理中，LeakyReLU由于其“零点衰减”特性，能够缓解梯度消失，提升模型泛化能力。此外，GPR和Hyperp-GPR等高级激活函数在高维度数据处理中表现出色，尤其在长短期记忆任务中表现优异。

实际应用案例显示，ReLU在ImageNet上的准确率提升约2.3%，而LeakyReLU在CelebA数据集上的表现优于传统方法。因此，选择激活函数需结合具体任务需求和模型结构设计，以实现最佳性能。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。