什么是GELU激活函数

GELU（Gaussian Error Linear Unit，高斯误差线性单元）是一种激活函数，其定义为 xΦ(x)，其中 Φ(x)是标准高斯累积分布函数。GELU激活函数的主要特点是它结合了非线性与依赖输入数据分布的随机正则化器，这使得它在神经网络中能够更稳定地训练并提高收敛性。

与传统的ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数不同，GELU在负数区间不会完全关闭，而是根据输入值的大小逐渐激活神经元。这种特性使得GELU在处理负值输入时更加平滑，有助于神经网络更稳定地训练。

GELU的引入概率属性，通过将高斯分布的累积分布函数（CDF）纳入激活函数的表达中，这可能对神经网络的正则化产生积极影响，并可能对网络训练和性能产生积极影响。此外，GELU在计算机视觉、自然语言处理和语音处理任务中取得了性能改进。

在实际应用中，GELU已经被证明在多种任务中优于ReLU，例如在Transformer模型中，GELU被广泛应用于BERT和GPT-2等模型中。在某些实验中，使用GELU激活函数的模型在音素错误率（PER）和单词错误率（WER）上表现更好。

GELU激活函数通过引入概率论的概念为激活函数增添了有趣的元素，使其在神经网络中表现出更好的性能和稳定性