选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响。Handcrafted Activation是神经网络模型中最常见的选择。尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。
本文在已知激活函数Leaky ReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为Smooth Maximum Unit(SMU)。用SMU替换ReLU，ShuffleNet V2模型在CIFAR100数据集上得到了6.22%的提升。
1介绍
神经网络是深度学习的支柱。激活函数是神经网络的大脑，在深度神经网络的有效性和训练中起着核心作用。ReLU由于其简单性而成为深度学习领域的常用选择。尽管它很简单，但ReLU有一个主要的缺点，即ReLU死亡问题，在这种情况下，多达50%的神经元在网络训练期间死亡。
为了克服ReLU的不足，近年来提出了大量的激活方法，其中Leaky ReLU、Parametric ReLU 、ELU、Softplus、随机化Leaky ReLU是其中的几种，它们在一定程度上改善了ReLU的性能。
Swish是谷歌脑组提出的非线性激活函数，对ReLU有一定的改善；GELU是另一种常用的平滑激活函数。可以看出，Swish和GELU都是ReLU的光滑近似。近年来，人们提出了一些提高ReLU、Swish或GELU性能的非线性激活方法，其中一些是ReLU或Leaky ReLU的光滑逼近方法，还有TanhSoft、EIS、Padé激活单元、正交Padé激活单元、Mish、ErfAct等。
maximum function在原点处是非光滑的。在本文中，作者将探讨maximum function的平滑逼近如何影响网络的训练和性能。
2Smooth Maximum Unit
作者提出了Smooth Maximum Unit (SMU)。从|x|函数的光滑逼近中可以找到一个maximum function的一般逼近公式，它可以平滑逼近一般的maxout族、ReLU、Leaky ReLU或其变体、Swish等。作者还证明了GELU函数是SMU的一个特例。
2.1 平滑近似Maximum Function
Maximum Function定义如下：
其中，
2.2 通过反向传播学习激活参数
使用backpropagation技术更新可训练激活函数参数。作者在Pytorch和Tensorflow-KerasAPI中实现了向前传递，自动区分将更新参数。另外，可以使用CUDA的实现，α和µ参数的梯度可以计算如下:
式8+9
α和µ既可以是超参数，也可以是可训练参数。对于SMU和SMU-1，α = 0.25，这是一个超参数。也将µ作为可训练参数，对SMU和SMU-1分别在1000000和4.352665993287951e−09初始化。
Proposition
3实验
3.1 分类
3.2 目标检测
3.3 语义分割
4参考
[1].SMU: SMOOTH ACTIVATION FUNCTION FOR DEEP NETWORKS USING SMOOTHING MAXIMUM TECHNIQUE
文章转载于:集智书童
作者:ChaucerG
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