活性化関数合成

活性関数合成とは、ニューラルネットワークにおける活性化関数の自動設計と最適化を指し、モデルの学習能力と汎化性能を向上させる技術です。この手法は、活性化関数のパラメータを動的に調整することで複雑な非線形関係を効果的にモデル化し、深層学習タスクでのより優れた性能を達成します。その応用価値は、異なるデータセットやタスク要件に適応し、モデルの訓練効率と予測精度を向上させることにあります。