Piecewise Linear Unit：分段线性激活函数

前言

激活函数在神经网络里是一个重要的组件，大家最常用的是ReLU，其变种在各种任务/模型中都有较好的效果。Swish这种搜索得到的激活函数，在部分数据集上也能超越ReLU，但是搜索效率不够高。

为此我们提出了Piecewise Linear Unit，分段线性激活函数，通过公式设计+可学习参数，能够达到SOTA的结果。

论文：https://arxiv.org/abs/2104.03693

介绍

早期的激活函数都是由手工设计的，ReLU凭借其简单，不存在饱和梯度的特性，能够让神经网络快速地收敛。

随后有更多的激活函数被设计出来，他们大部分是形状固定(fixed shape)或带有一部分可学习参数，如 Leaky ReLU, PReLU, ELU, SELU。但是它们在不同任务上效果不同，因此限制了他们的应用范围。

谷歌提出的Swish激活函数是通过搜索得到的，在跨任务场景下展现了更好的性能。然而这种搜索方式过于昂贵，很少人会专门针对自己的数据集重新搜索，所以大多数情况下用的是谷歌搜索得到的Swish版本。

近期也有基于上下文的激活函数提出，说人话就是一种动态的激活函数。

微软于ECCV 2020提出Dynamic ReLU，根据全局信息对ReLU进行参数化，动态调整斜率。

同样是在ECCV 2020，旷视研究院的马宁宁博士提出Funnel ReLU，给ReLU加入了depthwise卷积，捕捉了一个window内的信息。

方法

Piecewise Linear Unit的定义

上图是一个pwlu的示意图，具体有以下参数：

• 分段数 N
• 左边界，右边界
• 每一段对应的Y轴值，
• 最左边界的斜率，最右边界的斜率

我们从[, ]均匀划分出N段，每一段都有其自己的斜率

往复杂点考虑，我们可以用公式说明上述的关系：

其中

在这个定义下，PWLU有以下特性：

• PWLU可以表示任意连续，有边界的scalar function
• PWLU变换连续，利于求导
• 可以最大限度利用可学习参数
• 由于我们划分段是N等分的，所以在计算，推理中是efficient的

梯度定义

这里就不用论文复杂的公式了，很明显梯度就是各个段的斜率。

Learning the Piecewise Linear Unit

在PWLU训练之前，我们需要保证其正确地初始化。

一个很直接地方法是将PWLU初始设置为ReLU，即

• = -
• = 1, = 0 这种初始化方法可能会带来以下问题：

输入边界不对齐

PWLU中 和 是两个很重要的参数，他们限制了可学习的区域。显然，这个区域需要和输入的分布对齐。

举个例子：图中输入分布靠左边，那么显然PWLU的右半边就没有起作用，造成参数浪费，影响性能。

解决方法就是通过数学统计重新对齐

具体分为两个阶段：

• 阶段1: 在前面几轮，首先将PWLU设置为ReLU形式，并停止参数更新。计算移动平均得到的均值和方差
• 阶段2: 开始PWLU的训练，应用3-sigma原则，设置

经过前面几轮统计得到的均值和方差，能得到输入的分布，进而应用到PWLU上，对输入边界进行对齐

实验结果

可以看到效果还是不错的，另外作者还做了消融实验，来表明边界对齐的有效性（其中fix-init-X，表示将输入边界固定为[-X, X]）

可视化结果

我觉得本文的可视化结果是最有趣的一点，通过可视化可以发现较浅的网络层，PWLU表现的更像是一个线性函数，而在较深的网络层，PWLU表现的很抽象，是一个U形函数

非官方代码实现

github上有一个非官方代码实现，目前看来实现的有些错误，还不是很完善，仅供参考：

https://github.com/MrGoriay/pwlu-pytorch/blob/main/PWLA.py

总结

个人感觉这篇文章还是有点意思的，想法并不复杂，实验也做的很充分。最后一张可视化图更是很有趣

期待作者开源相关代码，也能够方便比较和其他几个激活函数，比较下性能和推理速度。

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