在卷积层中使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数有以下几个原因：

    1. 非线性转换：卷积操作本身是线性的，如果没有使用激活函数，那么整个网络将只能进行线性变换，无法学习复杂的非线性模式。而ReLU激活函数的输入小于零时输出为0，大于零时输出为输入值本身，这种非线性特性可以帮助网络更好地拟合非线性模式。

    2. 计算高效：ReLU激活函数计算简单，只需进行一次判断和取值操作，相比于其他激活函数（如Sigmoid和tanh），计算量更小，可以降低网络的复杂度。此外，ReLU函数对正值不进行任何改变，因此在反向传播过程中梯度不会被过度压缩，避免了梯度消失问题。

    3. 稀疏激活性：ReLU函数的特点是输出为0的单元会有很多。这是因为输入小于零的单元输出为0，而输入大于零的单元输出为正值。这样的稀疏激活性有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

    4. 生物学合理性：ReLU函数的激活机制与大脑中神经元的激活机制更为贴近，符合生物学上的一些认知。这种生物学合理性也是选择ReLU作为激活函数的一个原因。

    综上所述，卷积层中使用ReLU激活函数可以提供非线性转换特性，计算高效，具有稀疏激活性，并且与生物学合理，因此是常用的激活函数之一。