使用
keras.layers.core.Activation(activation)
Apply an activation function tothe input.（貌似是把激活函數應用到輸入數據的一種層結構）
inputshape: 任意。當把這層作為某個模型的第一層時，需要用到該參數（元組，不包含樣本軸）。
outputshape：同input shape
參數：
- activation:編碼器，是一個layer類型或layer容器類型。
- decoder:解碼器，是一個layer類型或layer容器類型。
- output_reconstruction:boolean。值為False時，調用predict()函數時，輸出是經過最深隱層的激活函數。(這一塊還不太了解，待以后了解了再補充)
- weights:激活函數名稱或者Theano function。可以使用Keras內置的，也可以是傳遞自己編寫的Theano function。如果不明確指定，那么將沒有激活函數會被應用。