1. relu
2. softmax
3. sigmoid
4. silu
函数:f(x) = x * sigmoid(x)
优点: 它既有 ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数的一些优点(例如,能够缓解梯度消失问题),又能解决 ReLU 函数的一些缺点(例如,ReLU 函数不是零中心的,且在负数部分的梯度为零)。此外,Swish 函数还是平滑函数,这意味着它在整个定义域内都有导数,这有利于优化。
SiLu激活函数解释-CSDN博客
函数:f(x) = x * sigmoid(x)
优点: 它既有 ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数的一些优点(例如,能够缓解梯度消失问题),又能解决 ReLU 函数的一些缺点(例如,ReLU 函数不是零中心的,且在负数部分的梯度为零)。此外,Swish 函数还是平滑函数,这意味着它在整个定义域内都有导数,这有利于优化。
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