嘿，这个问题问到点子上了！很多刚学CNN的同学都会有这个误区，我给你唠明白～

先掰扯清楚：卷积本身是纯线性操作！ #

首先得纠正一个核心误解：卷积本质就是线性运算。你想啊，卷积的计算逻辑就是输入特征图和卷积核对应位置元素相乘再求和，完全符合线性变换的两大特性——叠加性和齐次性。举个例子：如果输入x₁卷积后得到y₁，输入x₂卷积后得到y₂，那ax₁ + bx₂卷积后的结果肯定是ay₁ + by₂，半点儿非线性都没有。

要是整个CNN全是线性操作（卷积+池化，哪怕是平均池化、最大池化，本质也都是线性或近似线性的变换），那不管你堆多少层，整个网络等价于一个单层线性模型。因为线性变换的叠加还是线性变换，相当于把所有卷积核的操作合并成一个超大的线性变换，这样的模型根本没法学习复杂的非线性模式——比如图像里的边缘、纹理、物体形状这些，全是非线性的特征，线性模型完全搞不定。

非线性激活的核心作用：给网络“解锁”复杂学习能力 #

这就是为啥必须加非线性激活函数，比如ReLU、Sigmoid这些。它们能给网络注入非线性能力，让多层网络不再等价于单层线性模型，而是可以拟合任意复杂的非线性函数（这就是万能近似定理的核心）。给你个直观的例子：

• 没有激活函数的话，网络只能学“直线分割”，最多区分黑块和白块这种简单图像；
• 加了ReLU之后，网络可以学很多“分段直线”拼接起来的复杂边界，就能区分猫和狗这种形状差异很大的物体了。

那全卷积网络（All Convolutional Net）里也需要激活吗？ #

当然要！Springenberg那篇论文说的是池化效果不如用步幅卷积代替，但绝对没说不用激活函数。全卷积网络每一层卷积之后依然要加非线性激活，不然还是个大线性模型，根本没法提取出有意义的复杂高层特征。

再给你个更直观的类比 #

你可以把CNN想象成一个搭积木的流水线：

• 卷积负责生产各种基础积木（比如小方块、小三角，对应图像里的边缘、角点）；
• 非线性激活负责把这些基础积木拼接组合起来，变成复杂的造型（比如小房子、小汽车，对应图像里的眼睛、耳朵，再到整个猫脸）；
• 如果没有激活，所有积木只能堆成一条直线，永远拼不出复杂的造型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Monty _s Flying Circus