（arxiv2025）新型激活函数TeLU，即插即用，涨点起飞

主要观点总结

本文介绍了一篇关于TELU激活函数的论文，该激活函数旨在提高深度学习的速度和稳定性。论文提出了TeLU激活函数，具有增长特性、平滑性和通用逼近能力。实验验证表明，TeLU在多个基准测试中优于主流激活函数，如ReLU和GELU。文章涵盖了方法、实验验证和结果可视化等多个方面。

关键观点总结

关键观点1: 提出TeLU激活函数及其特点

结合指数函数的增长特性和双曲正切函数的平滑性；正区间近似恒等函数，实现快速梯度传播；负区间渐近于0，避免dying ReLU问题；具备通用逼近能力。

关键观点2: TeLU激活函数的优势

兼具ReLU的优点和现代激活函数的平滑性；设计兼容ReLU架构的超参数配置，可作为“即插即用的替代品”；计算复杂度低；适用于多种网络架构，表现稳定。

关键观点3: 全面的实验验证

包括MLP、CNN、Transformer、RNN和VAE等多个领域的实验验证；在多个benchmark上优于主流函数；展示更快收敛速度、更高准确率和更低波动性。

关键观点4: 消融实验结果和可视化结果

对TeLU激活函数中各组成函数的作用进行分析；不同参数调节对训练稳定性和结果的影响；激活函数和梯度的可视化；不同激活函数在不同任务上的性能对比。

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