1. 激活函數如何在兩個層之間作用

如果不在兩個層之間添加激活函數，模型將無法學習非線性關系，表現出像線性模型一樣的局限性。
LeakyReLU(0.2) 是一個激活函數，它的作用是對每一層的輸出進行非線性轉換。激活函數通常在神經網絡中用于增加網絡的非線性能力，使得網絡能夠擬合更復雜的函數。

1. LeakyReLU 的定義
   LeakyReLU 是一種變種的 ReLU 激活函數。與普通的 ReLU 激活函數不同，LeakyReLU 對負值部分并不會直接輸出 0，而是給負值部分留下一點點“泄漏”：
   
   其中，α（通常為 0.01）是負半軸的斜率，LeakyReLU 通過給負值加上一個較小的斜率（通常是 0.01 或其他小值）來避免神經元完全“死亡”的問題（即神經元在訓練過程中因為權重更新過小導致輸出始終為零）。

在神經網絡中，LeakyReLU 會接收上一層的輸出并對其進行變換，從而得到下一層的輸入。

讓我們通過一個簡化的例子來說明如何將 LeakyReLU 用在網絡中。

model = []
model += block(nROI, int(nROI/2)) + block(int(nROI/2), int(nROI/4))

這里的 block 函數定義了一個標準的網絡塊，其中包含以下內容：

def block(in_layer, out_layer):layers = [nn.Linear(in_layer, out_layer, bias=False)]layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))return layers

block函數的目的是將多個神經網絡層組合成一個模塊。這個模塊返回的是一個列表（layers），其中每個元素都是一個nn.Module對象。nn.Module是PyTorch中所有神經網絡層和功能模塊的基類，包括激活函數（如nn.ReLU、nn.Sigmoid等）。因此，block函數中的每個元素可以是一個神經網絡層，也可以是一個激活函數模塊。通過這種方式，block函數能夠靈活地組合不同的層和功能模塊，形成一個完整的神經網絡模塊。

假設我們調用了 block(8, 4) 和 block(4, 2)。這些 block 函數會返回一組層（包括線性層以及 LeakyReLU 激活函數）。
比如 block(8, 4)會得到：

[nn.Linear(8, 4, bias=False), nn.LeakyReLU(0.2)]

這個模塊先通過 nn.Linear(8, 4, bias=False) 將輸入的 8 維數據轉換為 4 維數據，然后將結果傳遞給 LeakyReLU(0.2) 激活函數，進行非線性變換。
假設輸入數據為 x = [2, -3, 1, 0.5, …]，經過線性層后輸出為 4 維數據（假設輸出為 [1.0, -0.5, 3.2, 0.1]）。然后，經過 LeakyReLU 變換：

1.0 → 1.0（因為大于 0）

-0.5 → -0.5 * 0.2 = -0.1（因為小于 0，乘以 0.2）

3.2 → 3.2（因為大于 0）

0.1 → 0.1（因為大于 0）

最終經過 LeakyReLU 處理后的輸出為：[1.0, -0.1, 3.2, 0.1]。

2 多個網絡層之間如何連接

網絡層是通過每個層的輸出作為下一個層的輸入來連接的。當一個神經網絡的層經過 LeakyReLU 激活后，其輸出成為下一層的輸入。

在你的代碼中，每個 block 函數會返回一個層列表，這些層會依次執行：

model += block(nROI, int(nROI/2)) + block(int(nROI/2), int(nROI/4))

假設輸入數據 x 的維度為 nROI=8，那么這個 block 會返回如下的網絡結構：

nn.Linear(8, 4)：將輸入的 8 維數據映射到 4 維。

nn.LeakyReLU(0.2)：對 4 維輸出應用 LeakyReLU 激活函數。

然后繼續使用另一個 block(4, 2)：

nn.Linear(4, 2)：將 4 維數據映射到 2 維。

nn.LeakyReLU(0.2)：對 2 維輸出應用 LeakyReLU 激活函數。

block 函數的作用是將一些神經網絡層組合成一個列表。你將這些層組合起來，形成一個完整的神經網絡結構。通過 model +=，這些層會被加到 model 列表中，從而組成模型的一部分。