在上述公式中,x是激活函数的输入值,而ReLU6是Rectified Linear Unit(ReLU)函数的一个变体。 H-Swish相对于原始Swish的优势主要包括: 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...
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。 通过这些优势,H-Swish成为了一个优化的激活函数选择,特别是在需要高效计算和快速模型训练的场景中。 实现 在下面的代码示例中,将使用Numpy库来实现Swish、H-Swish以及其他相关函数,并绘制它们的图形表示。