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用Hard-Swish激活函数评估模型性能
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了多种新型激活函数在深度学习中的应用与效果，包括Swish、Piecewise Linear Unit和Adaptive SwisH等。这些激活函数在自然语言处理和图像分类等任务中表现优越，能显著提高准确率和性能，优化后的激活函数在92.8%的案例中超越现有标准。
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关键要点
- 利用自动搜索技术发现新的激活函数，Swish在许多困难数据集上比ReLU更有效。
- 惩罚性tanh函数在8种自然语言处理任务中表现稳定，可替换LSTM中的sigmoid和tanh门，改进2个百分点。
- Piecewise Linear Unit激活函数在大规模数据集上获得SOTA性能，比Swish提高了top-1准确率。
- 新的激活函数APTx计算速度比MISH快，能有效减少计算资源消耗。
- Adaptive SwisH（ASH）根据神经元位置和输入上下文自适应调整阈值，提高准确性和收敛速度。
- Sqish激活函数在分类、目标检测和分割任务中表现优越，尤其在CIFAR100数据集上相较于ReLU有显著改进。
- Swish-T系列是对Swish的改进，提供更广泛的负值接受范围，适用于多种任务。
- SwishReLU结合了ReLU和Swish的元素，在计算成本较低的同时性能优于ReLU。
- 优化后的激活函数在92.8%的案例中超越现有标准，$-xullet erf(e^{-x})$是最佳的图像分类激活函数。
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延伸问答
Swish激活函数相比ReLU有什么优势？
Swish在许多困难数据集上比ReLU更有效，能够显著提高模型的准确率和性能。
Adaptive SwisH激活函数的特点是什么？
Adaptive SwisH根据神经元位置和输入上下文自适应调整阈值，提高了准确性和收敛速度。
Piecewise Linear Unit激活函数的性能如何？
Piecewise Linear Unit在大规模数据集上获得SOTA性能，比Swish提高了top-1准确率。
Sqish激活函数在CIFAR100数据集上的表现如何？
Sqish在CIFAR100数据集上相较于ReLU取得了显著的改进，尤其在分类和目标检测任务中表现优越。
Swish-T系列激活函数的改进之处是什么？
Swish-T系列通过在原始Swish函数中添加Tanh偏置，提供更广泛的负值接受范围，适用于多种任务。
优化后的激活函数在模型性能上有什么影响？
优化后的激活函数在92.8%的案例中超越现有标准，显著提升了模型的性能。
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