激活函数合成

Activation Function Synthesis是指通过自动化方法设计和优化神经网络中的激活函数，旨在提升模型的学习能力和泛化性能。该技术通过对激活函数的参数进行动态调整，实现对复杂非线性关系的有效建模，从而在深度学习任务中获得更好的表现。其应用价值在于能够适应不同数据集和任务需求，提高模型训练效率和预测准确性。