Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

SG-Blend: Learning an Interpolation Between Improved Swish and GELU for Robust Neural Representations

Created by
  • Haebom

저자

Gaurav Sarkar, Jay Gala, Subarna Tripathi

개요

본 논문은 심층 신경망 최적화에서 활성화 함수 설계의 중요성을 강조하며, 기존 Swish와 GELU 함수의 장점을 결합한 새로운 활성화 함수 SG-Blend를 제안합니다. SG-Blend는 Swish의 대칭적 변형인 SSwish와 GELU를 학습 가능한 매개변수를 통해 동적으로 보간하여 결합합니다. SSwish의 제어된 비단조성과 대칭성, 그리고 GELU의 부드러운 확률적 특성을 활용하여 모델 표현력과 기울기 안정성 간의 균형을 더욱 향상시키는 것을 목표로 합니다. 다양한 모달리티와 아키텍처에 대한 실험 결과, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 작업에서 기존 최고 성능 모델들을 능가하는 성능 향상을 보였으며, 계산 비용이 거의 증가하지 않는다는 장점이 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존 활성화 함수의 한계를 극복하는 새로운 활성화 함수 SG-Blend 제시
자연어 처리 및 컴퓨터 비전 작업에서 우수한 성능 향상을 입증
적은 계산 비용으로 성능 향상 달성
다양한 모델과 모달리티에 적용 가능한 범용성
한계점:
제안된 SSwish 및 SG-Blend의 이론적 근거에 대한 추가적인 분석 필요
더욱 광범위한 실험 및 다양한 데이터셋에 대한 검증 필요
특정 작업 또는 아키텍처에서의 성능 저하 가능성에 대한 추가 연구 필요
👍