Fonction d'activation Synthèse

La synthèse de fonctions d'activation fait référence à la conception et à l'optimisation automatiques des fonctions d'activation dans les réseaux de neurones, visant à améliorer les capacités d'apprentissage et de généralisation du modèle. Cette technique permet un modèle efficace des relations non linéaires complexes grâce à l'ajustement dynamique des paramètres des fonctions d'activation, ce qui conduit à de meilleures performances dans les tâches d'apprentissage profond. Sa valeur d'application réside dans son adaptation à différents jeux de données et exigences de tâches, améliorant ainsi l'efficacité de l'entraînement du modèle et la précision des prédictions.