SiLU是一種激活函數，可以增強模型的非線性擬合能力，從而改善模型的泛化能力。具體來說，SiLU激活函數比傳統的激活函數（如ReLU）更加平滑和連續，這使得模型在訓練過程中更容易學習到復雜的模式和規律。另外，SiLU還可以緩解梯度消失問題，使得模型更容易優化。因此，使用SiLU激活函數可以提高模型的泛化能力，使其在未見過的數據上表現更好。
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