h-swish激活函数

h-swish（hard swish）是一种针对神经网络中常用的激活函数sigmoid和ReLU两者之间的折中方案。它是由华为公司提出的，在MobileNetV3中得到了应用。

与ReLU和sigmoid不同，h-swish的函数形式是一个三次函数，它在计算速度和精度之间取得了良好的平衡。与ReLU相比，它具有更平滑的曲线，可以减少梯度爆炸和梯度消失的问题。与sigmoid相比，它具有更快的计算速度和更好的准确性。

h-swish的公式如下：

h-swish(x) = x * ReLU6(x + 3) / 6

其中，ReLU6(x)表示ReLU函数与6的较小值，即：ReLU6(x) = min(max(0,x),6)。

h-swish可以作为卷积神经网络中的激活函数，用于替代ReLU或sigmoid。

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h-swish激活函数院里

h-swish是为了在移动设备上应用Swish并降低计算开销而提出的一种激活函数。 它是对Swish激活函数的一种变种，通过简化计算过程来提高效率。与Swish相比，h-swish的计算更简单，不需要使用sigmoid函数。因此，h-swish在移动设备上的应用更加高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>

h-swish 激活函数matlab代码

对于h-swish激活函数的Matlab代码，以下是一个示例实现：

 output = input .* max(0, min(1, input +3)) ./6;
end```

这是一个简单的函数，将输入元素与0和1之间的值相乘，同时限制输入的范围在-3和3之间，最后除以6。这个函数实现了h-swish激活函数的逼近，以便在轻量级网络中使用，并减少计算量。你可以将输入作为参数传递给函数，并得到相应的输出。

请注意，这只是一个简单的示例实现，你可以根据需要进行调整和优化。