在深度学习领域,激活函数是神经网络中的关键组成部分,它决定了网络的输出和性能。近年来,研究人员提出了许多新的激活函数,其中Swish激活函数因其独特的性能优势而备受关注。这种函数在2017年被重新发现,并被认为是Swish函数的一个变体。Swish函数不仅性能卓越,还能有
计算效率:H-Swish使用分段线性函数替换了Sigmoid函数,这使得计算变得更加简单,降低了计算成本。 易于集成:H-Swish易于集成到现有的机器学习应用中,无需对算法架构进行重大更改,使得开发人员能够快速采用。 性能保持:尽管H-Swish简化了计算过程,但它仍然保持了与原始Swish类似的性能优势,如缓解梯度消失问题和非单调性。
HSwish激活函数： 定义：HSwish是Swish的一个优化变体，用分段线性函数替换Sigmoid函数，以简化计算并提高效率。 优势： 保持性能优势：HSwish保持了Swish的性能优势，包括缓解梯度消失和提升泛化能力。 高效计算：通过简化Sigmoid函数的计算，HSwish在保持性能的同时，加速了模型训练过程。总结：Swish和HS...
H-Swish激活函数是Swish的一个优化变体。它用分段线性函数替换Sigmoid函数，简化计算，提高效率。H-Swish保持Swish的性能优势，成为高效计算和快速模型训练场景的理想选择。实现Swish和H-Swish激活函数，可通过Numpy库实现并使用Matplotlib绘制图形表示。代码示例展示了这些函数的定义和图形，直观展示了它们的特性...
GhostNet就抛弃了h_swish，用最简单的ReLU超过MobileNetV3：https://github.com/huawei-noah/ghostnet...
[doge][喵喵][舔屏][憧憬]//@Swish_El:我还没到年纪哦【转发】@Dear-迪丽热巴:#idoltube##白凤九相亲# 像不像被安排相亲的你 LDear-迪丽热巴的微博视频
GhostNet就抛弃了h_swish，用最简单的ReLU超过MobileNetV3：https://github.com/huawei-noah/ghostnet...
所以不把hswish计算进来的很大原因是这块占比太小，不足以影响模型之间flops的对比。如果要非常准确计算的...