SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到引入非线性的作用。下面是 SiLU 和 Swish 之间的区别：
- 定义：
- SiLU：SiLU 是 Sigmoid Linear Unit 的缩写，它是输入数据和参数化 Sigmoid 函数输出的乘积。在大多数神经网络模型中，SiLU 函数的参数 ”a” 通常为 1 [1]。
- Swish：Swish 是一种数学函数，定义为输入数据和参数化 Sigmoid 函数输出的乘积。参数 β 可以是常数或可训练的参数，取决于模型。当 β = 1 时，Swish 函数等效于 SiLU 函数 [2]。
- 公式：
- SiLU：SiLU 函数的公式为 SiLU(x) = x * sigmoid(x)。
- Swish：Swish 函数的公式为 Swish(x) = x * sigmoid(βx)，其中 β 是常数或可训练的参数。
- 相似性：
- SiLU 和 Swish 都是通过将输入数据与 Sigmoid 函数的输出相乘来引入非线性。
- 当 β = 1 时，Swish 函数与 SiLU 函数相同。
- 区别：
- 命名：SiLU 是在 2016 年首次提出的，后来被重新发现并称为 Swish [2]。
- 参数：SiLU 函数的参数通常为 1，而 Swish 函数的参数 β 可以是常数或可训练的参数。
- 提出时间：SiLU 在 2016 年被首次提出，而 Swish 在 SiLU 之后的一年左右被重新发现并提出，最初没有使用可训练的参数 β [2]。
SiLU 和 Swish 是两种常用的激活函数，它们在定义和公式上有一些相似之处，但也有一些区别，其中最主要的区别是 Swish 函数引入了可训练的参数 β。
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正文完