1 引言

在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus、Mish、Maxout、HardSigmoid、HardTanh、Hardswish、HardShrink、SoftShrink、TanhShrink、RReLU、CELU、ReLU6、GLU、SwiGLU、GTU、Bilinear、ReGLU、GEGLU、Softmin、Softmax2d、Logsoftmax、Identity、LogSigmoid、Bent Identity、Absolute、Bipolar、Bipolar Sigmoid、Sinusoid、Cosine、Arcsinh、Arccosh、Arctanh、LeCun Tanh、TanhExp、Gaussian 、GCU、ASU、SQU、NCU、DSU、SSU、SReLU、BReLU、PELU、Phish、RBF、SQ-RBF、ISRU、ISRLU、SQNL、PLU、APL、Inverse Cubic、Soft Exponential、ParametricLinear、Piecewise Linear Unit、CLL、SquaredReLU、ModReLU、CosReLU、SinReLU、Probit、Smish、Multiquadratic、InvMultiquadratic、PSmish、ESwish、CoLU、ShiftedSoftPlus、Logit、Softsign)。在这篇文章中，会接着上文提到的众多激活函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的激活函数的介绍。这里放一张激活函数的机理图：

2 激活函数

2.1 ELiSH激活函数

论文链接：Basirat, Mina, and Peter M. Roth. “The quest for the golden activation function.” arXiv preprint arXiv:1808.00783 (2018).

Exponential Linear Sigmoid SquasHing （ELiSH）是基于 Swish 的启发提出的一种激活函数。其数学表达式和数学图像分别如下所示：
$$ELiSH(x)=\{\begin{array}{ll}\frac{x}{1+e^{-x}},& \text{if }x\ge 0\\ \frac{e^x-1}{1+e^{-x}},& \text{if }x<0\end{array}$$
特点：

• 与Swish共享共同的属性，由ELU和Sigmoid组合而成。
• ELiSH的Sigmoid部分改善了信息流，而线性部分解决了梯度消失的问题。

作为一种Swish激活函数的改进版本，在一定的领域有所应用。但是在当前仍不算是主流激活函数。。。。

2.2 Hard ELiSH激活函数

论文链接：Basirat, Mina, and Peter M. Roth. “The quest for the golden activation function.” arXiv preprint arXiv:1808.00783 (2018).

Hard Exponential Linear Sigmoid SquasHing （Hard ELiSH）是基于 Swish 的启发提出的另一种激活函数。其数学表达式和数学图像分别如下所示：
$$HELiSH(x)=\{\begin{array}{ll}x\cdot max(0,min(1,\frac{x+1}{2})),& \text{if }x\ge 0\\ (e^x-1)\cdot max(0,min(1,\frac{x+1}{2})),& \text{if }x<0\end{array}$$

特点：

• HardELiSH 是负部分的 HardSigmoid 和 ELU 的乘法，是正部分的线性和 HardSigmoid 的乘法

作为一种Swish激活函数的改进版本，在一定的领域有所应用。但是在当前仍不算是主流激活函数。。。。

3. 总结

到此，使用 激活函数总结（三十一） 已经介绍完毕了！！！ 如果有什么疑问欢迎在评论区提出，对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。如果存在没有提及的激活函数也可以在评论区提出，后续会对其进行添加！！！！

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