🔥激活函数：ReLU, Swish与Maxout💪
发布时间：2025-03-25 10:51:56来源：
在深度学习的世界里，激活函数是神经网络的灵魂之一，它们赋予模型非线性能力，让机器学会复杂模式。今天，让我们聊聊三种常见的激活函数——ReLU、Swish和Maxout。
首先登场的是ReLU（Rectified Linear Unit） relu_icon: 📈。它简单直接，当输入大于零时输出为输入值本身；小于零时输出为零。这种特性使得ReLU计算效率极高，广泛应用于卷积神经网络中。不过，它也有小缺点——“死亡ReLU”现象，部分神经元可能永远处于关闭状态。
接着是Swish，一种优雅且性能强大的激活函数 swish_icon: ✨。Swish由Google提出，其公式为x sigmoid(x)，既能保持ReLU的优点，又能避免“死亡ReLU”。研究表明，在某些任务上，Swish的表现甚至优于ReLU！
最后是Maxout maxout_icon: 🔄，一种更通用的形式。Maxout允许神经元选择一组线性函数中的最大值作为输出，理论上可以模拟任意凸函数行为。虽然表达能力强，但计算成本较高。
这三者各有千秋，如何选择？取决于具体应用场景哦！✨
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