请解释激活函数与损失函数的区别，并分别说明它们在神经网络训练中的角色。

回答思路

1. 能清晰区分激活函数作用于层间输出、损失函数衡量预测误差
2. 能说明激活函数引入非线性并决定神经元输出
3. 能说明损失函数提供优化目标并驱动梯度下降
4. 举例说明常用激活函数（如ReLU）与损失函数（如交叉熵）
5. 能说明二者在训练流程中的先后关系和配合