Mish: 자기 정규화된 비단조 활성화 함수

Source: Dev.to

Overview

Mish는 이미지 기반 AI 모델의 성능을 눈에 띄게 향상시킬 수 있는 간단한 활성화 함수입니다. 표준 활성화 함수를 Mish로 교체하면 많은 네트워크가 더 부드러운 표현을 학습하고, 이미지 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 높은 정확도를 달성하는 경우가 많습니다.

Performance Gains

• 다양한 모델 아키텍처에서 작동합니다.
• ImageNet 및 COCO와 같은 벤치마크에서 신뢰도와 탐지 품질을 향상시킵니다.
• 미묘한 정규화 효과를 제공하여 추가 복잡성 없이 학습을 안정화합니다.

Ease of Adoption

• 기존 파이프라인에 큰 변경이 필요하지 않으며, 일반적으로 활성화 함수를 교체하고 재학습하면 됩니다.
• 사용자는 추가 트릭 없이도 일관된 개선을 보고 있어, 비전 애플리케이션에 대한 낮은 비용의 실험이 가능합니다.

Availability

구현은 공개되어 있으며, 많은 팀이 Mish를 사용할 때 더 빠른 수렴과 더 좋은 최종 점수를 관찰했습니다.

이미지 중심 애플리케이션을 개발한다면 Mish를 시도해 보세요—가장 중요한 곳에서 모델 성능을 조용히 끌어올릴 수 있습니다.

Further Reading

Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Activation Function