torch.nn.functional.silu函数介绍

在 PyTorch 中，torch.nn.functional.silu 是一种激活函数，称为 SiLU（Sigmoid-Weighted Linear Unit）。它结合了 Sigmoid 和线性单元特性，用于在深度学习模型中引入非线性。

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1. 定义

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2. 使用方式

torch.nn.functional.silu 可以直接对张量进行操作。常见用法如下：

import torch
import torch.nn.functional as F# 输入张量
x = torch.tensor([-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0])# 使用 SiLU 激活函数
output = F.silu(x)
print(output)

3. 性能特点

(1) 平滑性

SiLU 激活函数是 平滑的非线性函数，在输入范围内变化均匀，没有尖锐的不连续点。

(2) 可导性

SiLU 是可微分的，且梯度计算稳定。其导数为：

(3) 表现能力

SiLU 函数结合了线性部分（通过 xx）和非线性部分（通过 σ(x)σ(x)），相比 ReLU 和 Sigmoid 函数：

• 避免了 ReLU 的“死区”（输入为负值时导数为 0 的区域）。
• 提供了更强的特征表示能力。

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4. 适用场景

• SiLU 在一些深度模型（如 Transformer 和神经网络搜索任务）中表现出色。
• 它对模型的训练效果往往优于 ReLU 和 LeakyReLU，尤其是在对激活平滑性敏感的场景下。

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5. 小结

torch.nn.functional.silu 是 PyTorch 提供的 SiLU 激活函数，结合了线性和非线性特性，具有良好的平滑性和可导性。它是一种先进的激活函数选择，在现代深度学习任务中得到了越来越广泛的应用。