为什么 不直接加入激活函数 来代替线性层

可以把线性层和激活函数想象成做手工时的不同工具，它们职责不一样，没法互相替代，大白话解释为啥不能只用激活函数代替线性层：

1. 线性层是 “搭建基础框架”

线性层（nn.Linear）干的事，有点像用乐高积木搭架子 。它按照 y = x*W + b 的规则，把输入的一组数（比如 [1,2,3] ），通过权重 W 和偏置 b ，变成另一组有特定维度、特定数值关系的数（比如把 3 个数变成 5 个数 ），负责给数据 “定结构、变维度”，是构建网络基本形态的关键。

要是没有线性层，数据进来不知道该咋变形状、咋建立不同维度的关联，就像搭乐高没有基础积木块，没法先把大框架搭起来。

2. 激活函数是 “赋予灵动变化”

激活函数呢，像是给搭好的乐高架子 “涂颜色、加装饰” 。它的作用是给线性层输出的结果加入非线性，让网络能学会复杂的模式（比如区分不同的图片、预测复杂的趋势 ）。但它没办法自己决定数据的维度怎么变、输入输出该有怎样的数值关联，只能在已有数据基础上，调整数值的 “活跃程度”（比如把负数变 0，把数值压到 0 - 1 之间等 ）。

要是只用激活函数，没有线性层先给数据 “定好框架、变维度”，激活函数就没合适的 “原材料” 去加工，好比想给乐高涂颜色，但连基础的乐高架子都没搭出来，没法发挥作用。

3. 打个生活比方

把处理数据想象成做奶茶：

• 线性层（nn.Linear）是 “调奶茶基底”，决定用多少茶、奶、糖，把这些原料按比例混合成一大杯基础奶茶（定好数据的基础结构和维度 ）。
• 激活函数是 “加特色调味”，比如加珍珠、布丁、奶盖，让奶茶有不同的口感和变化（给数据加入非线性，让网络能学习复杂模式 ）。

要是没有 “调基底” 的步骤（线性层），直接加珍珠、奶盖（激活函数），就没有基础奶茶当载体，这些配料也没法变成好喝的成品。所以得先有线性层搭好基础，再用激活函数赋予变化，二者配合才能让网络有效学习～

一句话总结：线性层负责 “变形状、搭框架”，激活函数负责 “加非线性、让网络会学习复杂东西”，缺了谁都干不好深度学习的活儿，得搭配着来 。