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因此,正确答案是C. Softsign。 Swish是对ReLU的改进,它引入了一个非线性函数,在一些情况下相较于ReLU表现更好。Softsign并不是对ReLU的改进,它是一种激活函数,但并没有直接基于ReLU的设计,据此分析即可得出答案。反馈 收藏
1. 广泛的语言支持:Qwen2支持多达27种语言,不仅限于中文和英文,这使得它成为多语言应用的理想选择。 2. 增强的架构与激活函数:模型采用了主流的Transformer架构,并融入了SwiGLU激活函数。SwiGLU是Swish和Gated Linear Unit (GLU)的结合,能够帮助模型学习更复杂的表达,提高处理能力和效率。
swish 谷歌大脑在selu出了不久就提出了swish激活函数方法,秒杀所有激活函数。 其中σ表示sigmoid函数。 β是个常数或可训练的参数。Swish 具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。 Swish 在深层模型上的效果优于 ReLU。例如,仅仅使用 Swish 单元替换 ReLU 就能把 NASNetA 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率提高 ...