sigmoid激活函数图像（激活函数mish）



是由Sergey Ioffe在2019年提出的一种

。它的定义为：

(x) = x * tanh(softp

s(x))

其中，softp

s(x) = ln(1+exp(x))，tanh是双曲正切函数。

具有收敛快、梯度平滑、避免梯度爆炸等优点。它在某些深度学习任务中表现良好，特别是在

分类和目标检测等领域。

是由Google在2017年提出的一种

。它的定义为：

(x) = x *

(beta * x)

其中，

函数是S型函数，beta是一个可调节的参数。

具有非线性、平滑、非饱和等特性。相比于Re

等

，

可以在一定程度上提升模型的性能。在一些深度学习任务中，

表现出更好的性能和更快的收敛速度。

总的来说，

和

都是在深度学习中使用的

。它们的使用可以根据具体任务和实验结果来选择。

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