“层”没有激活。每个单独的神经元都有一个激活。

神经元的状态是它的偏差 + 所有传入连接（权重 * 来自源神经元的激活）。所以那是$z_2$.

激活是通过激活函数的神经元的状态。所以那是$a_2$. 作为$\sigma()$是激活函数。

相关：[1]

下面的答案似乎是矛盾的，但是（逻辑上）将神经元的激活称为从激活函数接收到的值是有意义的。支持我的主张的参考资料：

如您所见，神经元 y 从 x1 获得的值称为“神经元 1 的激活”，意思是它的输出 - 因此是在激活函数之后收到的值。[资源]

我见过有人同时调用激活，但是激活函数的输入（$z_2$) 似乎更正式。

例如在模式识别和机器学习中（以下$a_j$和$z_j$与问题中的不同）

这篇来自 Google 的批量归一化论文（其中“激活”一词被提及 42 次以表示激活函数的输入），以及 Hinton 等人的这一层归一化论文。

通常，每个神经元执行激活函数后的输出称为该神经元的激活。所以，在你的例子中，$a_2$是隐藏神经元的激活和$y$是输出神经元的激活。