Em cada saída de cada camada possui uma função de ativação ou a função de ativação acontece apenas no final da CNN?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Em cada saída de cada camada possui uma função de ativação ou a função de ativação acontece apenas no final da CNN?
Boa pergunta! Todas as camadas precisam ter funções de ativação e é importante entender por que.
Sem a função de ativação, uma camada neural realiza somente operações lineares (ax + b), que são as retas em duas dimensões ou hiperplanos em mais dimensões. Sem a ativação não linear, duas camadas consecutivas (funções lineares) poderiam ser reduzidas a uma única camada (função linear).
Recomendo você assistir essa aula (ou o curso inteiro se achar relevante) onde eu explico um pouco mais sobre a importância das funções de ativação: https://cursos.alura.com.br/course/pln-deep-learning/task/70240