一文看尽26种神经网络激活函数（从ReLU到Sinc）

扩展指数线性单元(Scaled Exponential Linear Unit，SELU)是激活函数指数线性单元(ELU)的一个变种。其中λ和α是固定数值(分别为 1.0507 和 1.6726)。这些值背后的推论(零均值/单位方差)构成了自归一化神经网络的基础(SNN)。

11. SReLU

S 型整流线性激活单元(S-shaped Rectified Linear Activation Unit，SReLU)属于以 ReLU 为代表的整流激活函数族。它由三个分段线性函数组成。其中两种函数的斜度，以及函数相交的位置会在模型训练中被学习。

12. Hard Sigmoid

Hard Sigmoid 是 Logistic Sigmoid 激活函数的分段线性近似。它更易计算，这使得学习计算的速度更快，尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。

13. Hard Tanh

Hard Tanh 是 Tanh 激活函数的线性分段近似。相较而言，它更易计算，这使得学习计算的速度更快，尽管首次派生值为零可能导致静默神经元/过慢的学习速率(详见 ReLU)。

14. LeCun Tanh

LeCun Tanh(也被称作 Scaled Tanh)是 Tanh 激活函数的扩展版本。它具有以下几个可以改善学习的属性：f(± 1) = ±1;二阶导数在 x=1 最大化;且有效增益接近 1。

15. ArcTan

（编辑：核心网）

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