Language
Country/Area
No result found
激活函数的选择：为何现代模型如BERT和ResNet如此依赖GELU和ReLU？
在人工神经网络的架构中，激活函数的选择扮演着至关重要的角色。这些函数计算每个节点的输出，依赖于其个别输入及其权重，调节着信息的传递。随着深度学习技术的持续进步，激活函数经历了多次演变，其中GELU和ReLU成为现今最受青睐的选择。本文将探讨这些激活函数背后的数学特性及其在当代模型中的应用。
激活函数的类型与特性
激活函数基本上可以分为三类：ridge函数、radial函数及fold函数。当我们考虑到它们的不同特性时，如非线性、范围以及是否持续可微分，便能理解为何某些激活函数在特定的架构中表现得更好。
“在深度学习的文献中，激活函数的非线性特质使得一个两层神经网络可以被证明为通用函数逼近器。”
根据“通用逼近定理”，一个具有非线性激活函数的神经网络能够逼近任何连续函数，这是激活函数的重要性所在。而GELU和ReLU的非线性特质提供了更强的表达能力，使得现代模型，包括BERT及ResNet等，能够处理复杂的问题。
GELU与ReLU的优势
GELU（Gaussian Error Linear Unit）被广泛应用于BERT模型之中。该函数的设计充分考虑了梯度的连续性，这对于信息的流动至关重要。相较于传统的ReLU（Rectified Linear Unit），GELU能在更宽广的范围内调整激活输出，这对于稳定性和收敛速度都有所助益。
“GELU的输出采取高斯误差的特征，使它在某些情况下优于ReLU，特别是在复杂模型的训练中。”
另一方面，ReLU则因其简单性及计算效率受到青睐。由于其具有稀疏激活的特性，ReLU能帮助神经网络在特征学习中减少计算负担，促进训练的快速性。由于ReLU在零以下的输出为零，这样的性质使得它不易遭遇梯度消失问题，因此在AlexNet及ResNet等模型中广泛使用。
非线性激活函数的影响
激活函数的非线性特征是其成功的关键因素之一。非线性使得神经网络能够捕捉和学习到输入数据中的复杂模式。在实际的训练过程中，若选择的是线性激活函数，则会导致无法有效地学习非线性问题。因此，当我们使用非线性激活函数，特别是在多层神经网络时，我们能够充分利用其功能。
“选择适当的激活函数会对模型的整体性能产生深远的影响。”
GELU和ReLU的限制与挑战
尽管GELU和ReLU都带来了众多优势，但它们在特定情境下也面临挑战。 GELU的复杂性意味着其在某些计算平台或实现中，可能面临效率瓶颈。而ReLU则存在“死亡ReLU”问题，这是指在训练时，某些节点会在长时间内保持为零，导致无法更新其权重。因此，在设计模型时，需谨慎考虑激活函数的选择，并选择最适合特定任务的函数。
激活函数的未来
随着量子计算和新型神经网络架构的兴起，我们可能会看到激活函数的进一步演变。量子神经网络已开始探讨如何在不需测量每个感知器输出的情况下，实现更为高效的非线性激活，也许未来会有更多创新激活函数的设计出现。
在深度学习的持续发展中，激活函数的选择对于模型的性能仍旧至关重要。面对不断变化的需求和挑战，研究人员和工程师们是否能找到新的激活函数或改进现有方法来满足未来的需求呢？
