在卷积神经网络中，我认为最适合用于隐藏层的激活函数是ReLU（修正线性单元）。ReLU函数具有以下几个优点：（1）非线性：ReLU是一种非线性的激活函数，它能够解决神经网络中的非线性分类问题，使网络可以学习复杂的特征和模式；（2）稀疏激活：在ReLU中，只有大于零的输入才会有非零的输出，这意味着激活的神经元相对较少，有助于减少过拟合；（3）计算效率：ReLU函数的计算速度较快，并且没有复杂的数学运算，使它适用于深度卷积神经网络；（4）抑制梯度消失：相比于传统的激活函数（如Sigmoid和Tanh），ReLU具有抑制梯度消失的特性，有助于训练更深的网络。综合这些优点，ReLU成为卷积神经网络中隐藏层的理想激活函数。以下是一个示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    # other layers
])