机器学习笔记 - Swish激活函数是否更好一点？

本文主要是介绍机器学习笔记 - Swish激活函数是否更好一点？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、Swish激活函数简述

        首先，Swish 是像 ReLU、sigmoid 和 tanh 一样的非线性函数，使神经网络能够对输入和输出之间的复杂关系进行建模。非线性函数对于深度学习的工作至关重要，因为它们能够捕获和表示复杂的模式。

        与 ReLU 等其他常用激活函数相比，Swish 具有独特的形状。它的形状更像是 sigmoid 函数，随着输入值的增加，输出平滑且逐渐增加。此功能使 Swish 在处理各种输入方面更具适应性和效率。

        Swish 定义为 ，其中 是 sigmoid 函数，β 是常数或可训练参数。研究人员选择 Swish 而不是其他激活函数，因为它泛化能力更好。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef swish(x):return x * sigmoid(x)

这篇关于机器学习笔记 - Swish激活函数是否更好一点？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---