mish和hardswish

mish和hardswish都是激活函数，用于神经网络中的非线性变换。

mish激活函数是由Misra提出的，它是一种平滑且连续的非线性函数。相较于传统的激活函数，如ReLU和sigmoid，mish函数在特定区间内具有更好的性质。在输入较小时，mish函数近似于线性函数，有利于保留更多输入信息；而在输入较大时，mish函数趋于饱和，防止梯度爆炸的问题。此外，mish函数的导数变化平缓，有利于减少震荡现象。因此，mish激活函数在一些深度学习任务中表现出了良好的效果。

hardswish激活函数是由Google提出的，在轻量级模型和嵌入式设备中更为常用。与mish不同的是，hardswish采用了更为简单的形式。它利用移位操作和整数运算来代替乘法和除法，以提高计算效率。hardswish函数在输入较小时，近似于线性函数；在输入较大时，近似于ReLU函数。因为其形式简单，计算速度快，所以在资源受限的嵌入式设备上应用广泛。

总的来说，mish和hardswish激活函数都是为了改善神经网络的非线性变换能力而提出的。mish适用于更为复杂的任务，具有较好的平滑性和鲁棒性；而hardswish适用于轻量级模型和嵌入式设备，具有较高的计算效率。具体应用中，选用哪种激活函数要根据实际情况和需求来进行选择。

相关问题

plt.legend(['Sigmoid', 'Tanh', 'Relu', 'Leaky ReLU', 'Softplus','hardswish','Mish'])

回答: plt.legend(\['Sigmoid', 'Tanh', 'Relu', 'Leaky ReLU', 'Softplus','hardswish','Mish'\])是用于设置图例的标签，其中包括了多个激活函数的名称，如Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky ReLU、Softplus、hardswish和Mish。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习笔记(三):神经网络之九种激活函数Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6、Leaky Relu、ELU、Swish、Mish、...](https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/113267706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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mish激活函数和leaky relu

mish激活函数是一种新型的激活函数，它是由Sergey Ioffe在2019年提出的。与传统的激活函数相比，mish激活函数具有更好的性能和更快的收敛速度。它的公式为：f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))。

Leaky ReLU是一种修正线性单元（ReLU）的变体，它可以解决ReLU在负数区间出现的“死亡神经元”问题。Leaky ReLU在负数区间不是完全为，而是有一个小的斜率，这样可以保证负数区间的梯度不为，从而避免了“死亡神经元”的出现。它的公式为：f(x) = max(ax, x)，其中a是一个小于1的常数。