本题的核心考点是神经网络中激活函数的作用。激活函数在神经元的输出中引入非线性，这使得神经网络可以学习复杂的模式。线性变换只能学习线性关系，调整权重是反向传播的目标，损失函数用于衡量模型输出与真实值的差距。 解题思路分析：题目询问激活函数的主要作用，它引入非线性关系，使得神经网络可以学习复杂的模式。 选项分析： A. 线性变换输入数据：激活函数的主要目的不是进行简单的线性变换，错误。 B. 调整网络权重：调整网络权重是反向传播的目标，而非激活函数的作用，错误。 C. 引入非线性关系：激活函数的主要作用是引入非线性关系，使得神经网络可以学习复杂模式，正确。 D. 计算损失函数：计算损失函数是评估模型性能，而非激活函数的作用，错误。 易错点提醒：容易混淆激活函数与其他网络组件的作用，记住激活函数的核心是引入非线性。