Mish：自正则化非单调激活函数
发布: (2026年1月3日 GMT+8 06:30)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
概述
Mish 是一种简单的激活函数，能够显著提升基于图像的 AI 模型的性能。通过将标准激活函数替换为 Mish，许多网络学习到更平滑的表征，并且在图像分类、目标检测等任务上往往实现 更高的准确率。
性能提升
- 适用于多种模型架构。
- 在 ImageNet 和 COCO 等基准上提升置信度和检测质量。
- 充当细微的 正则化器，在不增加额外复杂度的情况下稳定训练。
易于采用
- 不需要对现有流水线进行重大更改；通常只需替换激活函数并重新训练。
- 用户报告称在无需额外技巧的情况下持续获得改进，使其成为视觉应用的低成本实验。
可用性
实现代码已公开，许多团队在使用 Mish 时观察到更快的收敛速度和更好的最终得分。
如果您开发以图像为中心的应用，考虑尝试 Mish——它可能在关键场景中悄然提升模型性能。