silu(Sigmoid Linear Unit)激活函數是一種新型的激活函數,它結合了Sigmoid函數和線性函數的特點,能夠在神經網絡中取得更好的表現。在深度學習中,silu激活函數被廣泛應用于各種神經網絡模型中,取得了很好的效果。
與傳統的激活函數相比,silu激活函數具有以下優點:
因此,silu激活函數在深度學習中被廣泛應用于各種神經網絡模型中,包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、殘差網絡(ResNet)等。通過使用silu激活函數,可以提高模型的表現和泛化能力,進而取得更好的性能和效果。