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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