Junior — Senior

Koje funkcije aktivacije se primenjuju u CV (Swish/SiLU, Mish, GELU)?

sobes.tech АИ

Одговор од АИ

У области компјутерског вида (CV), често се користе модерне функције активације које помажу у побољшању учења неуронских мрежа кроз глаткеје и адаптивније нелинеарности у поређењу са класичним ReLU.

Swish (SiLU) — функција активације дефинисана као (x \cdot \sigma(x)), где је (\sigma) сигмоидна функција. Обезбеђује глатки градијент и помаже у избегавању проблема "мртвих неурона". Често се користи у модерним архитектурама, као што је EfficientNet.
Mish — слична Swish-у, али са сложенијом формулом: (x \cdot \tanh(\ln(1 + e^x))). Поседује својства ауторегулације и подстиче бољу конвергенцију и обједињавање.
GELU (Gaussian Error Linear Unit) — функција приближно једнака (x \cdot \Phi(x)), где је (\Phi(x)) кумулативна дистрибутивна функција нормалне расподеле. Користи се у трансформаторима и другим моделима, добро ради са вероятносним приступом активирању.

Пример коришћења Swish у PyTorch-у:

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))

Ове функције помажу моделима да боље уче и достигну вишу тачност у задацима CV, посебно у дубоким мрежама.

Претходно Следеће