激活函数ReLU和SiLU的区别

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前言

在这里，我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别，详细的过程可以看看其他优秀的博主，他们写的已经非常好了，我就不必再啰嗦了。
ReLU（Rectified Linear Unit）和SiLU（Sigmoid Linear Unit）都是常用的激活函数，它们的主要区别在于非线性形状不同。

ReLU（Rectified Linear Unit）

概念：
ReLU函数在输入大于0时直接输出，否则输出0。它的数学形式为f(x) = max(0, x)，可以看作是一个分段函数，具有非常好的计算性质，使得神经网络的训练更加高效。

Leaky ReLU

概念：
Leaky ReLU是ReLU的一种变体，改变之处在于 负数的输出不再是0了，而是一个很小的数值，比如0.1或0.01。
优点：
Leaky ReLU的优点在于可以避免出现“神经元死亡”的情况，即在训练过程中某些神经元的输出始终为0，从而导致无法更新其权重，而Leaky ReLU可以在一定程度上解决这个问题。

FReLU（Flatten ReLU）

概念：
FReLU将输入展平（flatten）成一个一维向量，然后对每个元素应用ReLU激活函数，最后再将输出重新恢复成原来的形状。

优点：

1. 减少参数量：FReLU不需要额外的参数，因此可以减少模型的参数量。
2. 具有更好的表示能力：由于FReLU可以将输入展平成一维向量，因此可以在不增加参数量的情况下提高模型的表示能力。
3. 提高模型的鲁棒性：由于FReLU对输入进行了展平操作，因此可以提高模型对输入的鲁棒性，从而减少过拟合的风险。

SiLU（Sigmoid Linear Unit）

相对于ReLU函数，SiLU函数在接近零时具有更平滑的曲线，并且由于其使用了sigmoid函数，可以使网络的输出范围在0和1之间。这使得SiLU在一些应用中比ReLU表现更好，例如在语音识别中使用SiLU比ReLU可以取得更好的效果。

🤬------------注意----------🤬：

在使用SiLU时，如果数据存在过大或过小的情况，可能会导致梯度消失或梯度爆炸，因此需要进行一些调整，例如对输入数据进行归一化等。而ReLU在这方面较为稳定，不需要过多的处理。

总结

• 相较于ReLU函数，SiLU函数可能会更适合一些需要保留更多输入信息的场景。
• ReLU和SiLU都是常用的激活函数，具有各自的优点和适用范围，需要根据具体情况进行选择。

图片来自于：
https://blog.csdn.net/long630576366/article/details/128854678