线性：
一个函数或者模型满足以下两个条件，即可被称为线性（两个条件必须同时满足）：
- 加法性质：
f(x+y) = f(x) + f(y)
对于函数来说，它意味着输入的和等于输出的和；对于模型来说，指的是模型对输入的和等于输出的和。 - 齐次性质：
f(ax)=af(x)
对于函数来说，它表示函数的放大或缩小操作；对于模型来说，指的是模型对输入的缩放等于输出的缩放。
非线性：
与线性相对，非线性则表示不能被上述加法性质和齐次性质所描述的函数或模型。在深度学习中，非线性很重要，因为通过引入非线性能够使得模型可以学习和表示更加复杂的关系。例如，在神经网络中，非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）通常被嵌入到层之间，使模型具有非线性特征。这样可以使神经网络模型具有更强的表示能力，能够学习到更复杂的数据模式和特征。
深度学习中卷积操作、全连接操作是线性的、sigmoid、Relu等是非线性的。