经的激励函数（Activation function）。它可以增强判定函数和整个神经网络的非线性特性，而本身并不会改变卷积层。事实上，其他的一些函数也可以用于增强网络的非线性特性，如双曲正切函数 formula_2, formula_3，或者Sigmoid函数formula_4。相比其它函数来说，ReLU函数更受青睐，这是因为它可以将神经网络的训练速度提升数倍，而并不会对模型的泛化准确度造成显着影响。
池化层.池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上是一