Python卷积神经网络中的激活函数是一个非线性函数，它的作用是将输入的数据转换成一个更有用的输出。它的主要功能是将神经网络中的输入信号转换成输出信号，从而实现神经网络的非线性映射。激活函数的类型有很多种，其中最常用的是sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数和softmax函数。
Sigmoid函数
Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它可以将输入的数据转换成0-1之间的值，这样可以更容易的控制输出的大小。它的函数形式为：
f(x) = 1/(1+e^(-x))
Tanh函数
Tanh函数是另一种常用的激活函数，它可以将输入的数据转换成-1到1之间的值，这样可以更容易的控制输出的大小。它的函数形式为：
f(x) = (e^x - e^(-x))/(e^x + e^(-x))
ReLU函数
ReLU函数是另一种常用的激活函数，它可以将输入的数据转换成0到正无穷的值，这样可以更容易的控制输出的大小。它的函数形式为：
f(x) = max(0,x)
Softmax函数
Softmax函数是另一种常用的激活函数，它可以将输入的数据转换成0到1之间的值，这样可以更容易的控制输出的大小。它的函数形式为：
f(x) = e^x/(sum(e^x))
激活函数在Python卷积神经网络中起着非常重要的作用，它可以将输入的数据转换成有用的输出，从而实现神经网络的非线性映射。常用的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和Softmax函数。