Ποιες λειτουργίες ενεργοποίησης εφαρμόζονται στο CV (Swish/SiLU, Mish, GELU);

Στην υπολογιστική όραση (CV), συχνά χρησιμοποιούνται σύγχρονες λειτουργίες ενεργοποίησης που βοηθούν στη βελτίωση της εκπαίδευσης των νευρωνικών δικτύων μέσω πιο ομαλών και προσαρμοστικών μη γραμμικοτήτων σε σύγκριση με το κλασικό ReLU.

• Swish (SiLU) — λειτουργία ενεργοποίησης ορισμένη ως (x \cdot \sigma(x)), όπου (\sigma) είναι η σιγμοειδής. Παρέχει ομαλό βαθμωτό και βοηθά στην αποφυγή του προβλήματος των "νεκρών νευρώνων". Χρησιμοποιείται συχνά σε σύγχρονες αρχιτεκτονικές, όπως το EfficientNet.

• Mish — παρόμοια με το Swish, αλλά με πιο πολύπλοκο τύπο: (x \cdot \tanh(\ln(1 + e^x))). Διαθέτει ιδιότητες αυτορύθμισης και προάγει καλύτερη σύγκλιση και γενίκευση.

• GELU (Gaussian Error Linear Unit) — λειτουργία περίπου ίση με (x \cdot \Phi(x)), όπου (\Phi(x)) είναι η σωρευτική κατανομή της κανονικής κατανομής. Χρησιμοποιείται σε μετασχηματιστές και άλλα μοντέλα, και λειτουργεί καλά με μια πιθανοκρατική προσέγγιση στην ενεργοποίηση.

Παράδειγμα χρήσης του Swish στο PyTorch:

import torch
import torch.nn.functional as F

def swish(x):
    return x * torch.sigmoid(x)

x = torch.tensor([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0])
print(swish(x))

Αυτές οι λειτουργίες βοηθούν τα μοντέλα να μαθαίνουν καλύτερα και να επιτυγχάνουν υψηλότερη ακρίβεια σε εργασίες CV, ειδικά σε βαθιά δίκτυα.