从 PReLU 到 Dice 激活函数：优化神经网络性能的旅程

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神经网络的性能优化一直是深度学习领域的热门话题之一。激活函数作为神经网络的关键组成部分之一，对网络性能有着重要影响。本文将介绍从 PReLU 到 Dice 激活函数的演进，探讨这些激活函数的原理，以及如何在代码中实现它们以提高神经网络的性能。PReLU 是修正线性单元（ReLU）的一种扩展，旨在解决 ReLU 的一些问题，例如神经元死亡问题。Dice 激活函数是一种基于 PReLU 的改进型激活函数，特别适用于点击率预测等任务。通过引入可学习参数 alpha，在负值区域具有更平滑的激活，有助于提高神经网络的性能。本文还给出了在 PyTorch 中实现 Dice 激活函数的代码示例，并将其应用于神经网络模型中。这些改进的激活函数在各种任务中都有可能提高模型性能，是深度学习工程师和研究人员不容忽视的工具之一。
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