Aktivierungsfunktion Synthese

Activation Function Synthesis bezieht sich auf die automatisierte Gestaltung und Optimierung von Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen, mit dem Ziel, die Lernfähigkeit und die Generalisierungsleistung des Modells zu verbessern. Diese Technik ermöglicht durch dynamische Anpassung der Parameter von Aktivierungsfunktionen eine effektive Modellierung komplexer nichtlinearer Beziehungen, wodurch eine bessere Leistung bei tiefen Lernaufgaben erzielt wird. Ihr Anwendungswert liegt darin, sich an verschiedene Datensätze und Aufgabenanforderungen anzupassen, die Effizienz des Modelltrainings zu steigern und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.