超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数

在深度学习的早期阶段，ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数成为了主流选择。它的简单性和有效性使其在许多神经网络模型中都得到了广泛应用。然而，随着模型复杂度的提高，ReLU的一些局限性开始显现出来，比如在训练过程中容易造成梯度消失的问题。尽管这些问题在一定情况下影响了模型的性能，但是在过去的几年里，一种新的激活函数逐渐进入了研究者的视线。这种名为“SiLU”的激活函数，被认为是ReLU的一种有效替代品，具有一些超越了ReLU的优势。

SiLU的提出

SiLU的名字来自“Sigmoid Linear Unit”的首字母缩写，它结合了Sigmoid函数和Linear函数的特点。SiLU函数的公式为：
f(x) = sigmoid(β * x + γ)
其中，β和γ是可学习的参数。SiLU通过调整β和γ的值，可以在sigmoid函数的输出中引入非线性，从而提升模型的表达能力。

SiLU的优势

相比于ReLU，SiLU有几个明显的优势。首先，SiLU可以避免ReLU在负数区域的梯度消失问题。在ReLU中，当输入为负数时，梯度为零，这可能导致模型在训练过程中无法有效地学习这些区域的特征。而SiLU的梯度始终保持非零，可以为模型提供更好的指导。
其次，SiLU具有更好的数学性质，使其在训练过程中更稳定。这使得使用SiLU的模型更容易找到最优解，而且训练过程更可靠。
再者，SiLU可以自然地处理正数和负数输入，无需像ReLU一样需要额外的阈值处理。这简化了模型的训练过程，并减少了因处理方式导致的误差。

SiLU的应用

尽管SiLU在近年来才被广泛关注，但其实它已经被应用于许多大型预训练模型中，例如BERT和GPT-2。这些模型在处理自然语言处理任务时表现出了卓越的性能，而SiLU在其中发挥了关键作用。这些应用证明了SiLU在处理复杂的语言任务时的有效性和优越性。
然而，尽管SiLU有许多优点，但它并不是ReLU的完美替代品。在一些简单的任务或者较小的模型中，ReLU可能仍然是一个足够好的选择。因此，如何选择激活函数还需要根据具体的任务和模型来决定。
总的来说，SiLU是一种值得深入研究和应用的激活函数。它在处理复杂任务、提高模型性能和稳定性方面具有显著的优势。虽然它在过去几年中并未得到广泛的认知和应用，但随着研究的深入进行，我们有理由相信SiLU将在未来的深度学习领域中发挥更加重要的作用。