SiLU（西格玛线性单元）

SiLU 如何工作

SiLU 的定义是输入与输出的乘积。 乙状结肠 函数应用于输入。本质上 SiLU(x) = x * sigmoid(x).这种表述方式使 SiLU 成为一种自我门控机制，其中的西格码分量决定了线性输入的程度。 x 是通过的。当 sigmoid 输出接近 1 时，输入几乎保持不变（类似于正值的 ReLU），而当它接近 0 时，输出被抑制为零。与 ReLU 不同，SiLU 具有平滑和非单调的特性（即使输入增加，输出也会减少），这些特性来自于它的 乙状结肠功能详情 组成部分。这一概念在 Swish 原纸.

SiLU 的优势

SiLU 具有多项优势，有助于提高其在深度学习模型中的有效性：

• 平滑性与 ReLU 不同，SiLU 是一个平滑函数，这意味着它的导数是连续的。这种平滑性有利于反向传播过程中基于梯度的优化算法，使训练更加稳定。
• 非单调性：该函数的形状在输入负值时会略微下降，然后再上升到零，这可能有助于网络呈现更复杂的模式。
• 避免梯度消失在深度网络中，Sigmoid 函数会受到梯度消失问题的严重影响，而 SiLU 则能缓解这一问题，尤其是在正输入时，它的线性表现与 ReLU 相似。
• 提高性能：经验研究表明，在不同的任务和数据集中，用 SiLU 取代 ReLU 可以提高模型的准确性，尤其是在深度架构中。

与其他激活功能的比较

SiLU 有别于其他常见的激活函数：

• ReLU： 再卢 计算起来更简单 (max(0, x))，且对正值呈线性关系，但存在 "垂死 ReLU "问题，即神经元对负值输入会失去活性。参见 再学习单元解释.SiLU 输出平滑，负值不为零，因此避免了这一问题。
• 西格码 Sigmoid将输入映射到 0 和 1 之间的范围，但存在饱和和梯度消失的问题，因此与 SiLU 相比，它不太适合深度网络的隐藏层。
• Leaky ReLU： Leaky ReLU允许负输入有一个小的、非零的梯度，从而解决了垂死 ReLU 问题。SiLU 提供了另一种更平滑的曲线。
• GELU： GELU（高斯误差线性单元）是另一种平滑激活函数，其性能通常与 SiLU 相似。一般认为 SiLU 在计算上比 GELU 稍为简单。

SiLU 的应用

SiLU 用途广泛，已成功应用于使用深度学习模型的各个领域：

• 物体检测：SiLU 经常被用于最先进的物体检测模型的架构中，包括与以下方面相关的一些版本 Ultralytics YOLO.例如，准确检测车辆和行人对于自动驾驶系统至关重要。
• 图像分类：它在用于图像分类的卷积神经网络（CNNs）方面表现出色，有助于提高基准数据集的准确性。例如，在医学图像分析中对不同类型的组织进行分类，以协助疾病诊断。
• 自然语言处理（NLP）：SiLU 还可用于 NLP 模型，提高文本分类等任务和其他NLP 应用的性能。
• 通用计算机视觉（CV）：它的特性使其成为检测和分类之外的各种计算机视觉任务的有力候选者。

实施情况

SiLU 可随时用于主要的深度学习框架：

• PyTorch: 作为 torch.nn.SiLU与官方 用于 SiLU 的PyTorch 文档 可用。
• TensorFlow: 可作为 tf.keras.activations.swish 或 tf.keras.activations.silu在 用于 SiLU 的TensorFlow 文档.

Ultralytics HUB等平台支持训练模型，并利用 SiLU 等高级组件探索模型的各种部署选项。DeepLearning.AI等组织的持续研究和资源有助于从业人员有效利用这些功能。