Hard-Sigmoid 激活函数

Hard-Sigmoid是一种激活函数，它是Sigmoid激活函数的一种变体。与Sigmoid函数相比，Hard-Sigmoid函数的计算更加简单和高效。Hard-Sigmoid函数在输入值小于-2.5时输出为0，在输入值大于2.5时输出为1，而在输入值位于-2.5和2.5之间时输出为输入值的线性变换。这种函数的目的是在保持简单性和高效性的同时，提供一种非线性的表达能力。Hard-Sigmoid函数在一些轻量级网络中常常用来替代Sigmoid函数，以减少计算量和模型复杂度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

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。

h_sigmoid函数与hard sigmoid函数的区别

H_sigmoid函数和hard sigmoid函数都是激活函数的变种，主要用于神经网络模型中非线性转换输入信号。它们的主要区别在于：

1. **连续性**：
- H_sigmoid（也称为Hyperbolic Sigmoid或HSigmoid）是一个连续函数，其计算公式通常表示为 `f(x) = min(1, max(0, x))`。它在输入值为0时输出0，在正无穷大时输出1，中间部分线性增长。

2. **硬Sigmoid（Hard Sigmoid）**：
- Hard sigmoid是一种近似离散的版本，通常表示为 `f(x) = 0 if x < 0 else clip(x / 6, 0, 1)`，其中 `clip` 函数将结果限制在0到1之间。这个函数实际上是一个分段函数，当x小于0时输出0，大于等于0时按照线性比例映射到[0,1]区间。

3. **计算效率**：
- 因为Hard Sigmoid是通过比较和阈值化操作实现的，所以它的计算速度比连续的H_sigmoid更快，尤其是在硬件资源有限的设备上。

4. **梯度消失与溢出**：
- H_sigmoid在输入较大或较小时，梯度更平滑，有助于防止梯度消失问题；而Hard Sigmoid在某些极端情况下的梯度可能会变得非常大或非常小，影响训练过程。