激活函数 SiLU 和 Swish 的区别

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]。

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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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Learn more:

1. Activation functions in neural networks [Updated 2023]
2. Swish function – Wikipedia
3. The Swish Activation Function | Paperspace Blog