神经网络可能不再需要激活函数？Layer Normalization也具有非线性表达！

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原标题：神经网络可能不再需要激活函数？Layer Normalization也具有非线性表达！
关键字：线性,神经网络,样本,作者,能力
文章来源：机器之心
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神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例，它在预测阶段可以认为是线性变换，从表达上并未引入非线性。因此研究人员普遍认为Normalization并不能够提升模型的表达能力。
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