作者： C3P00

SiLU（Sigmoid Linear Unit）和Swish是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到引入非线性的作用。下面是SiLU和Swish之间的区别：

• 定义：

• SiLU：SiLU是Sigmoid Linear Unit的缩写，它是输入数据和参数化Sigmoid函数输出的乘积。在大多数神经网络模型中，SiLU函数的参数”a”通常为1 [1]。
• Swish：Swish是一种数学函数，定义为输入数据和参数化Sigmoid函数输出的乘积。参数β可以是常数或可训练的参数，取决于模型。当β=1时，Swish函数等效于SiLU函数 [2]。

• 公式：

• SiLU：SiLU函数的公式为SiLU(x) = x * sigmoid(x)。
• Swish：Swish函数的公式为Swish(x) = x * sigmoid(βx)，其中β是常数或可训练的参数。

• 相似性：

• SiLU和Swish都是通过将输入数据与Sigmoid函数的输出相乘来引入非线性。
• 当β=1时，Swish函数与SiLU函数相同。

• 区别：

• 命名：SiLU是在2016年首次提出的，后来被重新发现并称为Swish [2]。
• 参数：SiLU函数的参数通常为1，而Swish函数的参数β可以是常数或可训练的参数。
• 提出时间：SiLU在2016年被首次提出，而Swish在SiLU之后的一年左右被重新发现并提出，最初没有使用可训练的参数β [2]。

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SiLU和Swish是两种常用的激活函数，它们在定义和公式上有一些相似之处，但也有一些区别，其中最主要的区别是Swish函数引入了可训练的参数β。

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Learn more:

1. Activation functions in neural networks [Updated 2023]
2. Swish function – Wikipedia
3. The Swish Activation Function | Paperspace Blog

SiLu（Sigmoid Linear Unit）激活函数，也被称为Swish激活函数，是一种自适应激活函数，最早由Google Brain在2017年引入[2]。SiLu激活函数是Sigmoid和ReLU的改进版，具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。

SiLu激活函数的定义如下：
f(x) = x * sigmoid(x)

其中sigmoid(x)是标准的Sigmoid函数，它的值在0和1之间。SiLu函数的特点包括非线性、连续可导，并且在负无穷到正无穷的范围内都有定义[1]。

SiLu激活函数在深度神经网络中的效果优于ReLU，可以看作是平滑的ReLU激活函数。它既有ReLU激活函数的一些优点（例如能够缓解梯度消失问题），又能解决ReLU函数的一些缺点（例如ReLU函数不是零中心的，且在负数部分的梯度为零）。此外，SiLu函数还是平滑函数，这意味着它在整个定义域内都有导数，有利于优化[1]。

在YOLOv5等深度学习模型中，SiLu激活函数被广泛应用，取得了良好的效果[1]。

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Learn more:

1. SiLu激活函数解释_silu函数-CSDN博客
2. [CV – Image Classification]图像分类之激活函数SiLU – YOLOv7使用的激活函数 – 知乎
3. [杂记]激活函数SiLU和Swish的区别-CSDN博客