English(EN) Rethinking Activation Functions: Reducing Bias Can Improve Learning

研究发现：神经网络中的激活偏差会影响学习动态

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了神经网络中“激活偏差”的概念，即ReLU、GELU、Swish和Sigmoid等常用激活函数主要产生正输出的现象。研究表明，虽然这种偏差最初可以加速损失的减少，但会导致学习轨迹不稳定，并且损失曲面更陡峭。相反，减少激活偏差会减慢初始学习速度，但在较大的视觉和语言模型中会带来更好的最终性能和改进的后期结果。研究结果表明，激活偏差是设计未来激活函数时应考虑的一个重要因素。 AI

影响这项研究通过为新激活函数的设计提供信息，有可能通过更稳定和高性能的神经网络训练。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zirui Peng, Heyi Zheng, Ziming Liu · 2026-10-15 04:00

重新思考激活函数：减少偏差可改善学习

arXiv:2610.14500v1 Announce Type: cross Abstract: Many widely used activation functions, including ReLU, GELU, Swish, and Sigmoid, produce predominantly positive outputs, resulting in a nonzero post-activation mean that we term activation bias. Despite its ubiquity, the effect of…

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