Mish:一个新的state of the art的**函数的简单使用

对**函数的研究一直没有停止过，ReLU还是统治着深度学习的**函数，不过，这种情况有可能会被Mish改变。

Diganta Misra的一篇题为“Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function”的新论文介绍了一个新的深度学习**函数，该函数在最终准确度上比Swish(+.494%)和ReLU(+ 1.671%)都有提高。

Mish函数形式

class Mish(nn.Module):
    '''
    Applies the mish function element-wise:
    mish(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + exp(x)))
    Shape:
        - Input: (N, *) where * means, any number of additional
          dimensions
        - Output: (N, *), same shape as the input
    Examples:
        >>> m = Mish()
        >>> input = torch.randn(2)
        >>> output = m(input)
    '''
    def __init__(self):
        '''
        Init method.
        '''
        super().__init__()

    def forward(self, input):
        '''
        Forward pass of the function.
        '''
        return Func.mish(input)

简单总结一下，Mish=x * tanh(ln(1+e^x))。
其他的**函数，ReLU是x = max(0,x)，Swish是x * sigmoid(x)

如何使用Mish

在这里下载Mish包
然后复制mish.py到你的相关目录，并包含它，将你的网络**函数指向它：

from mish import Mish
act_fun = Mish()