激活函数的主要作用是在神经网络中引入非线性因素。

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在计算机视觉中，神经网络模型通常作为对输入图像进行处理和分类的基础架构。在许多训练神经网络的任务中，非线性的激活函数是至关重要的一部分。

在浅层的神经网络中，使用线性激活函数的效果并不是很好，因为它只能表达一种简单的关系，即输入和输出之间的线性关系。这样的关系是非常受限制的，无法捕捉到输入图像中丰富的、非线性的特征。换句话说，如果仅仅用线性变换来学习输入特征的话，那么神经网络无法有效地应对较为复杂和抽象的问题。因此，需要引入非线性因素来使神经网络能够更好地捕捉到数据中的复杂关系。

使用非线性的激活函数可以使神经网络变得更加灵活，可以为网络提供非线性的特性和动态的非线性映射能力。通过引入非线性因素，我们可以让神经网络学习输入数据中更加丰富的、非线性的特征，这是线性函数无法捕捉到的。例如，对于图像处理，非线性激活函数可以使神经网络更好地处理图像中的边缘、角点、纹理等复杂特征，从而可以更好地分类和识别不同的物体。

总之，非线性激活函数是神经网络中非常重要的一部分，能够为模型添加非线性因素，提高模型的灵活性，帮助它更好地处理输入数据中的复杂性和抽象性。