在深度學習中，激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡中的一個重要組成部分，它的作用是引入非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡可以學習復雜的非線性關系。然而，線性函數(shù)并不適合作為激活函數(shù)的選擇，因為它無法引入非線性。首先，線性函數(shù)的定義是

在深度學習中，激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡中的一個重要組成部分，它的作用是引入非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡可以學習復雜的非線性關系。然而，線性函數(shù)并不適合作為激活函數(shù)的選擇，因為它無法引入非線性。

首先，線性函數(shù)的定義是$f(x) ax b$，其中$a$和$b$是常數(shù)。由于線性函數(shù)的輸出完全依賴于輸入，無法引入任何非線性的變化。這意味著無論網(wǎng)絡的層數(shù)有多少，使用線性函數(shù)作為激活函數(shù)將導致整個網(wǎng)絡退化為一個線性模型，無法捕捉到數(shù)據(jù)中的非線性關系。

其次，線性函數(shù)具有疊加性質，即多個線性函數(shù)的組合仍然是線性的。假設我們使用線性函數(shù)作為激活函數(shù)，那么即使網(wǎng)絡中存在多個隱藏層，最終的輸出仍然可以表示為一個線性組合。這限制了網(wǎng)絡的表示能力，無法學習到復雜的非線性模式。

最后，使用線性函數(shù)作為激活函數(shù)會導致梯度消失的問題。在反向傳播算法中，梯度用于更新網(wǎng)絡參數(shù)，而線性函數(shù)的導數(shù)恒為常數(shù)。這意味著在反向傳播過程中，梯度無法有效地傳遞回較早的層，使得網(wǎng)絡很難進行有效的學習。

相比之下，非線性激活函數(shù)具有更好的表達能力和優(yōu)化特性。例如，常用的ReLU激活函數(shù)$f(x) max(0, x)$在引入了非線性的同時還解決了梯度消失的問題，使得網(wǎng)絡能夠更好地學習到復雜的非線性模式。其他的非線性激活函數(shù)如Sigmoid和Tanh也能提供不同的非線性變換，使得網(wǎng)絡能夠適應各種數(shù)據(jù)分布和任務。

綜上所述，線性函數(shù)不適合作為激活函數(shù)的選擇，因為它無法引入非線性，并且限制了網(wǎng)絡的表示能力和學習效果。相比之下，非線性激活函數(shù)具有更好的表達能力和優(yōu)化特性，可以很好地支持深度學習的訓練和推理過程。因此，在設計神經(jīng)網(wǎng)絡時，我們應當選擇適合的非線性激活函數(shù)來提高模型的性能和準確性。