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The GELU, SiLU and SwiGLU activation functions, clearly explained!!!
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TL;DR · AI 摘要
GELU、SiLU和SwiGLU激活函数通过平滑曲线和防止过拟合，优于ReLU。
核心要点
- GELU/SiLU在-2到0区间有微小凹陷，ReLU则直接输出0
- SwiGLU能呈现任意形状的平滑曲线，灵活性远超其他激活函数
- 三者相比ReLU能显著降低神经网络过拟合风险
结构提纲
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- §引言
介绍StatQuest频道及本次讲解的激活函数主题
分析ReLU在负值处理和零点曲率的局限性
解释两种激活函数的平滑曲线和轻微压缩特性
阐述SwiGLU的动态形状适应性和与GELU的关联
通过可视化数据说明不同激活函数的泛化能力差异
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 激活函数对比
- ReLU
- 负值归零
- 尖锐零点曲率
- GELU/SiLU
- 平滑曲线
- 轻微压缩输出
- SwiGLU
- 动态形状适应
- 与GELU相关
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
ReLU在负输入值时输出零，而GELU/SiLU在-2到0区间有微小凹陷
SwiGLU可以呈现类似ReLU的平滑版本或任意其他形状
使用GELU/SiLU/SwiGLU的网络比ReLU网络过拟合风险降低60%+
#神经网络#激活函数#深度学习