論文の概要: Swish-T : Enhancing Swish Activation with Tanh Bias for Improved Neural Network Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01012v3
• Date: Wed, 3 Jul 2024 05:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 12:55:43.619749
• Title: Swish-T : Enhancing Swish Activation with Tanh Bias for Improved Neural Network Performance
• Title（参考訳）: Swish-T : ニューラルネットワーク性能向上のためのTanh Biasを用いたSwish Activationの強化
• Authors: Youngmin Seo, Jinha Kim, Unsang Park,
• Abstract要約: Swish-T は元の Swish 関数に Tanh バイアスを加えることで定義される。 Tanhバイアスは、初期トレーニング段階での負の値のより広範な受け入れを可能にする。 Swish-Tファミリーの優位性は、様々なモデルやベンチマークデータセットで実証的に実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5972994674905223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the Swish-T family, an enhancement of the existing non-monotonic activation function Swish. Swish-T is defined by adding a Tanh bias to the original Swish function. This modification creates a family of Swish-T variants, each designed to excel in different tasks, showcasing specific advantages depending on the application context. The Tanh bias allows for broader acceptance of negative values during initial training stages, offering a smoother non-monotonic curve than the original Swish. We ultimately propose the Swish-T$_{\textbf{C}}$ function, while Swish-T and Swish-T$_{\textbf{B}}$, byproducts of Swish-T$_{\textbf{C}}$, also demonstrate satisfactory performance. Furthermore, our ablation study shows that using Swish-T$_{\textbf{C}}$ as a non-parametric function can still achieve high performance. The superiority of the Swish-T family has been empirically demonstrated across various models and benchmark datasets, including MNIST, Fashion MNIST, SVHN, CIFAR-10, and CIFAR-100. The code is publicly available at https://github.com/ictseoyoungmin/Swish-T-pytorch.
• Abstract（参考訳）: 既存の非単調活性化関数 Swish の強化である Swish-T family を提案する。 Swish-T は元の Swish 関数に Tanh バイアスを加えることで定義される。 この修正によってSwish-Tの亜種が生成され、それぞれ異なるタスクに優れ、アプリケーションコンテキストに応じて特定の利点を示すように設計されている。 タンのバイアスは、最初のトレーニング段階でより広い負の値を受け入れることができ、元のスウィッシュよりもスムーズな非単調曲線を提供する。 最終的に、Swish-T$_{\textbf{C}}$関数を提案するが、Swish-TとSwish-T$_{\textbf{B}}$は、Swish-T$_{\textbf{C}}$の副産物である。 さらに,非パラメトリック関数としてSwish-T$_{\textbf{C}}$を使用することで高い性能が得られることを示す。 Swish-Tファミリーの優位性は、MNIST、Fashion MNIST、SVHN、CIFAR-10、CIFAR-100など、様々なモデルやベンチマークデータセットで実証されている。 コードはhttps://github.com/ictseoyoungmin/Swish-T-pytorchで公開されている。

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