激活函数在深度学习中起着关键作用，决定了神经网络的输出和学习能力。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种。激活函数通过引入非线性特性，使神经网络能够逼近复杂的函数，从而提高模型的表达能力。ReLU因其计算简单且能有效缓解梯度消失问题，成为深度学习中的常用选择。选择合适的激活函数需要根据具体任务和模型结构进行调整，以优化深度学习模型的性能。