本文探讨了恒等式 $x = elu(x) - elu(-x)$，并指出类似的恒等式适用于GeLU和Swish等激活函数。通过定义任意奇函数$ heta(x)$，得出更一般的结论，表明这些激活函数使两层神经网络可以简化为一层，从而提升模型灵活性。

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。

研究人员提出了一种改进的非单调激活函数Swish-T系列，通过在原始Swish函数中添加Tanh偏置来定义Swish-T，该函数在不同任务中表现出卓越性能，并展示了更广泛的负值接受范围和更平滑的非单调曲线。研究结果表明Swish-T系列在多个模型和基准数据集上都具有优越性能。

Swish 是一款用触控板手势来管理 macOS 中已打开窗口的付费工具，用直观的滑动、捏合、点击和按住手势控制你的 Mac。可与 Magic Trackpad、鼠标和键盘快捷键配合使用。@Appin