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激活函數的選擇：為何現代模型如BERT和ResNet如此依賴GELU和ReLU？
在人工神經網絡的架構中，激活函數的選擇扮演著至關重要的角色。這些函數計算每個節點的輸出，依賴於其個別輸入及其權重，調節著信息的傳遞。隨著深度學習技術的持續進步，激活函數經歷了多次演變，其中GELU和ReLU成為現今最受青睞的選擇。本文將探討這些激活函數背後的數學特性及其在當代模型中的應用。
激活函數的類型與特性
激活函數基本上可以分為三類：ridge函數、radial函數及fold函數。當我們考慮到它們的不同特性時，如非線性、範圍以及是否持續可微分，便能理解為何某些激活函數在特定的架構中表現得更好。
“在深度學習的文獻中，激活函數的非線性特質使得一個兩層神經網絡可以被證明為通用函數逼近器。”
根據“通用逼近定理”，一個具有非線性激活函數的神經網絡能夠逼近任何連續函數，這是激活函數的重要性所在。而GELU和ReLU的非線性特質提供了更強的表達能力，使得現代模型，包括BERT及ResNet等，能夠處理復雜的問題。
GELU與ReLU的優勢
GELU（Gaussian Error Linear Unit）被廣泛應用於BERT模型之中。該函數的設計充分考慮了梯度的連續性，這對於信息的流動至關重要。相較於傳統的ReLU（Rectified Linear Unit），GELU能在更寬廣的範圍內調整激活輸出，這對於穩定性和收斂速度都有所助益。
“GELU的輸出採取高斯誤差的特徵，使它在某些情況下優於ReLU，特別是在復雜模型的訓練中。”
另一方面，ReLU則因其簡單性及計算效率受到青睞。由於其具有稀疏激活的特性，ReLU能幫助神經網絡在特徵學習中減少計算負擔，促進訓練的快速性。由於ReLU在零以下的輸出為零，這樣的性質使得它不易遭遇梯度消失問題，因此在AlexNet及ResNet等模型中廣泛使用。
非線性激活函數的影響
激活函數的非線性特徵是其成功的關鍵因素之一。非線性使得神經網絡能夠捕捉和學習到輸入數據中的複雜模式。在實際的訓練過程中，若選擇的是線性激活函數，則會導致無法有效地學習非線性問題。因此，當我們使用非線性激活函數，特別是在多層神經網絡時，我們能夠充分利用其功能。
“選擇適當的激活函數會對模型的整體性能產生深遠的影響。”
GELU和ReLU的限制與挑戰
儘管GELU和ReLU都帶來了眾多優勢，但它們在特定情境下也面臨挑戰。GELU的複雜性意味著其在某些計算平台或實現中，可能面臨效率瓶頸。而ReLU則存在“死亡ReLU”問題，這是指在訓練時，某些節點會在長時間內保持為零，導致無法更新其權重。因此，在設計模型時，需謹慎考慮激活函數的選擇，並選擇最適合特定任務的函數。
激活函數的未來
隨著量子計算和新型神經網絡架構的興起，我們可能會看到激活函數的進一步演變。量子神經網絡已開始探討如何在不需測量每個感知器輸出的情況下，實現更為高效的非線性激活，也許未來會有更多創新激活函數的設計出現。
在深度學習的持續發展中，激活函數的選擇對於模型的性能仍舊至關重要。面對不斷變化的需求和挑戰，研究人員和工程師們是否能找到新的激活函數或改進現有方法來滿足未來的需求呢？
