作者丨Ningning MA@知乎（已授权）

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457

编辑丨极市平台

【导读】本文提出了一种新的激活函数ACON，可以自适应地学习激活与否。本文在MobileNet-0.25和ResNet-152上，分别将ImageNet准确率提高了6.7%和1.8%。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf
论文代码：https://github.com/nmaac/acon

本文提出一种新的激活函数ACON (activate or not)，可以自适应地学习激活与否。

ReLU是最常见的激活函数，最近NAS搜到的Swish在各种SOTA网络结构中逐渐取代ReLU。有趣的是，我们发现虽然两者形式看起来很不一样，但Swish可以解释为ReLU的一种平滑近似。基于这个发现，本文进一步分析ReLU的一般形式Maxout系列激活函数，从而得到Swish的一般形式、简单且有效的ACON激活函数。

本文在多个任务上验证了此方法的涨点性能和泛化性能（例如在MobileNet-0.25和ResNet-152上，分别将ImageNet准确率提高了6.7%和1.8%），这表明ACON对已有的激活函数中是一种有效的替代方法。

一. ReLU和Swish的关系

前面提到，NAS在现代激活函数方面取得了成功，NAS搜索到的Swish已经在EfficientNet等许多SOTA模型中已经成为默认配置，但如何解释Swish背后的原理呢？（SENet也是近年的SOTA标配，我们在另一个工作 WeightNet中也做过一些有意思的探讨）

ECCV 2020，一种灵活高效的权重生成网络框架

https://arxiv.org/abs/2007.11823

本文的一个目标是提出一个新的视角，去解释这个搜索结果背后的机制，并研究更有效的激活功能。下面会详细讲解如何把Swish理解为ReLU的一种平滑近似：

对于一个最大函数  , 我们可以通过一个简单而通用的近似公式来获取他的平滑近似：

这里引入了一个  ，它控制着  的平滑程度：

当  时，  （非线性）
当  时，  算术平均 （线性）

从下面的示例图可以更形象的看出  的作用：

对于公式(1)，我们仅考虑n=2的情况，可以推导成下面用sigmoid来表示的形式，其中用  分别代表这两项：

我们发现上面的形式看起来仍然很复杂，但当我们把  代入合适的值，有意思的事情就发生了：

我们发现，当  时， 恰好是 ReLU 的表达式，而 又恰好是 Swish 的表达式。于是，我们可以把 Swish 解释为 ReLU 的这样一种平滑近似。

二、ReLU的一般式和Swish的一般式的关系

前面给出了一种新的视角解释了 ReLU 和 Swish 的关系，下面本文对 ReLU 的一般式 Maxout 做出同样的平滑近似，便得到了一簇新的激活函数，即 ACON 系列激活函数。其中 ReLU 是 Maxout 的一种特殊形式，Swish 是 ACON 的一种特殊形式。

我们把  代入不同的值，得到上表中的不同形式，我们着重分析ACON-C，计算它的导数：

看起来会新增加额外的参数 , 我们画出下图来更直观的理解它。可以发现在一阶导中， 控制着其渐进上下界的速度，而  则控制着上下界的值，这一点是Swish所欠缺的，后面的实验也会证明  的重要性。

验证ACON-C中p1,p2的涨点性能，即使在大模型Res152上也有1.1的涨点

三、ACON 的更多特例 ACON-FReLU

前面对Maxout中  的不同取值做了分析。最近专门针对视觉任务的新激活函数 FReLU (Funnel Activation for Visual Recognition  https://arxiv.org/pdf/2007.11824.pdf）也是Maxout的一种特例，本文设  后，得到了 ACON-FReLU，并且基于此模块，设计了一个仅由 Conv1x1 和 ACON-FReLU 组成的轻量级block：

以此 block 为基础搭建了 Toy Funnel Network (TFNet)，来验证 ACON-FReLU 的有效性：

和同样不含SE模块的轻量级网络相比可以看到明显优势

四、Meta-ACON

前面对  的不同变体着重做了分析，但前面提到  也同样重要因为其控制了激活程度。然而，从实验结果来看，在 Swish 的原始文章中也提到， 作用不大，即使  固定为1（Swish-1），也能取得差别不大的性能。

这与我们前面对  的分析相违背，于是，本文对  用非常简单直接的小网络结构去生成，即显式地学习激活程度而不仅仅是把  作为一个参数，这样就解决了  效果不大的问题：

下面在不同任务上展示此方法的有效性，可以看到，Meta-ACON 取得了相比于 SENet 几乎两倍的涨点：

在大模型和小模型都能有非常显著的涨点，且随着模型变大，涨点效果没有明显减弱

从学习曲线可以看到ACON-C相比于Swish的优势在于后期仍能有提升，Meta-ACON则效果跟为显著

在其他任务上的泛化性能

更多细节请参考原文和代码。

本文亮点总结：

1.当   时，  恰好是 ReLU 的表达式，而  又恰好是 Swish 的表达式。因此可以把 Swish 解释为 ReLU 的一种平滑近似。

2.本文对 ReLU 的一般式 Maxout 做出同样的平滑近似，便得到了一簇新的激活函数，即 ACON 系列激活函数。

3.本文在多个任务上验证了此方法的涨点性能和泛化性能（例如在MobileNet-0.25和ResNet-152上，分别将ImageNet准确率提高了6.7%和1.8%）

说个正事哈


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