本研究通过研究两种自适应激活函数，填补了分类准确性和预测不确定性的空白。结果显示，个体训练参数的自适应激活函数能够产生准确且自信的预测模型，优于固定形状激活函数和相同可训练激活函数的方法。提供了设计自适应神经网络的简洁方法。

本研究探讨了两种自适应激活函数对分类准确性和预测不确定性的影响。结果显示，个体训练参数的自适应激活函数能够产生准确且自信的预测模型，优于固定形状激活函数和使用相同可训练激活函数的方法。研究提供了设计自适应神经网络的简洁方法。