非线性激活函数对深度神经网络的成功至关重要，选择合适的激活函数可以显著影响其性能。大多数网络使用固定的激活函数（例如，
ReLU
、
GELU
等），这种选择可能限制了它们的表达能力。此外，不同的层可能从不同的激活函数中受益。因此，基于可训练激活函数的兴趣日益增加。
论文提出了一种基于有效微分同胚变换（称为
CPAB
）的可训练高表达能力激活函数
DiTAC
。尽管只引入了极少量的可训练参数，
DiTAC
仍然增强了模型的表达能力和性能，通常会带来显著的改善。它在语义分割、图像生成、回归问题和图像分类等任务中优于现有的激活函数（无论这些激活函数是固定的还是可训练的）。
来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处
论文: Trainable Highly-expressive Activation Functions
Introduction
激活函数（
AFs
）在深度神经网络的成功中扮演着重要角色，因为它们赋予了后者非线性特性。实际上，激活函数对于网络能够近似几乎任意复杂的函数、学习有意义的特征表示以及实现高预测性能至关重要。除了其非线性特性，激活函数还具有各种特性，这些特性直接影响着网络的性能。传统的激活函数，如
Logistic Sigmoid
和
Tanh Unit
，会将输入值映射到一个较小的范围，这可能导致网络梯度接近零，从而影响训练性能。修正线性单元（
ReLU
）及其变种（例如，
LReLU
和
PReLU
）部分解决了这个问题，通过将输入映射到一个在一个或两个方向上无限制的范围内。指数激活函数如
ELU
继承了
ReLU
的优点，但也将激活函数的响应推向零均值，以提高性能。
一般来说，固定的激活函数（
AFs
）具有有限的非线性（因此表达能力有限），并对网络施加了学习偏差。因此，将它们调整为不同的问题类型和数据复杂性是具有挑战性的。因此，研究增强表达能力并缓解这种偏差的激活函数设计是一个开放的研究领域。可训练激活函数（
TAFs
）如
PReLU
、
Swish
和
PELU
通过添加几个可学习参数来调整标准固定激活函数的形状。根据研究，这类函数在表达能力上仅取得了微小的提升，因为这些
TAFs
的性能往往与其基本的不可训练激活函数相似。
Maxout
单元提供了另一种激活函数的方法。尽管在解决分类任务方面相较于
ReLU
有显著改进，但
Maxout
层中的参数数量会随着网络中神经元数量的增加而增加。
微分同胚是一个可微的可逆函数，具有一个可微的逆。论文提出了一种基于微分同胚的可训练激活函数（
Diffeomorphism-based Trainable Activation function
,
DiTAC
），这是一种基于高度表达和高效微分同胚（称为
CPAB
）的可微参数化
TAF
。尽管
DiTAC
仅添加了可以忽略不计的可训练参数，但它的表达能力仍然非常强。如图
1
所示，与现有的
TAFs
相比，这些
TAFs
仅限于学习某种特定形状或仅学习凸函数，而
DiTAC
能够学习多种形状。之前有研究展示了不同的激活函数适合于不同类型的数据和任务，这一事实激励了像这样的灵活
TAF
方法。特别地，
DiTAC
在各种数据集和任务（如语义分割、图像生成、图像分类和回归问题）上取得了显著的改进。
总之，论文的贡献如下：
- 第一个提出在可训练激活函数中使用灵活微分同胚的研究者。
- 呈现了
DiTAC
，这是一种新颖的高度表达的激活函数，它解决了现有可训练激活函数的问题，并且可以轻松应用于任何模型架构。
- 展示了
DiTAC
在各种任务和数据集上优于现有的激活函数和可训练激活函数。
由
Freifeld
等人提出的
CPAB
变换是一种高效且表达能力强的参数微分同胚。它们被称为
CPAB
，源于
CPA-Based
，因为它们基于连续分段仿射（
Continuous Piecewise-Affine
,
CPA
）速度场。自其诞生以来，这些变换在深度学习（
DL
）中找到了许多应用。所有这些工作使用
CPAB
变换与论文使用它们之间的主要区别在于，在那些工作中，
CPAB
变换总是应用于目标信号的域（无论是
2D
图像中的空间域还是时间序列中的时间域），通常是通过将它们融入空间变换网络（
Spatial Transformer Net
,
STN
）或时间变换网络（
Temporal Transformer Net
,
TTN
）中，而论文则将其（逐元素）应用于特征图的范围（顺便提一下，这也意味着不需要进行网格重采样，这是
STNs
/
TTNs
中的一个必需步骤）。图
2
说明了这一区别。特别地，论文是第一批使用
CPAB
变换（或者说任何其他高表达性微分同胚家族）来构建可训练激活函数（
TAFs
）的。
Method
处理微分同胚通常涉及昂贵的计算，由于在深度学习架构中直接使用微分同胚，因此降低相关计算负担变得尤为重要（相较于非深度学习应用）。设
\(T^{\theta}\)
为由
\({\theta}\)
参数化的微分同胚，在训练过程中，数量
\(x \mapsto T^{\theta}(x)\)
和
\(x \mapsto \nabla_{\theta} T^{\theta}(x)\)
需要在多个
\(x\)
值和多个
\({\theta}\)
值下进行计算。
选择
CPAB
变换作为使用的微分同胚家族的主要原因是它们既具有表达能力又高效。在剩下的部分中，所有的
CPAB
变换都假定是在一维的。
设
\(\Omega=[a,b]\subset \mathbb{R}\)
为一个有限区间，且设
\(\mathcal{V}\)
为从
\(\Omega\)
到
\(\mathbb{R}\)
的连续函数空间，这些函数相对于某个固定的将
\(\Omega\)
划分为子区间的分区也是分段仿射的。注意到
\(\mathcal{V}\)
是一个有限维线性空间。设
\(d=\dim(\mathcal{V})\)
，令
\({\theta}\in \mathbb{R}^d\)
，并令
\(v^{\theta}\in \mathcal{V}\)
表示
\(\mathcal{V}\)
中的一个通用元素，参数化为
\({\theta}\)
。通过对
\(\mathcal{V}\)
中元素的积分得到的
CPAB
变换空间定义为
\[\begin{align}
&\mathcal{T}\triangleq
\Bigl \{
T^{\theta}:
x\mapsto \phi^{\theta}( x;1)
\text{ s.t. } \phi^{\theta}( x;t) \text{ solves the integral equation} \nonumber \\
& \phi^{\theta}(x;t) = x+\int_{0}^t v^{\theta}(\phi^{\theta}(x;\tau))\,
\mathrm{d}\tau \text{ where } v^{\theta}\in \mathcal{V}\,
\Bigr
\}\, .
\label{Eqn:IntegralEquation}
\end{align}
\]
可以证明，所有的
\(T^{\theta}\in\mathcal{T}\)
都是保序变换（即单调递增）并且是微分同胚。注意，尽管
\(v^{\theta}\in\mathcal{V}\)
是
CPA
，但
CPAB
变换
\(T^{\theta}\in\mathcal{T}\)
则不是（例如，
\(T^{\theta}\)
是可微的，这与任何非平凡的
CPA
函数不同）。公式
1
也意味着
\(\mathcal{V}\)
中的元素被视为速度场。
特别有用的事实有：
- \(\Omega\)
的划分越精细，
CPAB
族的表现力就越强（这也意味着
\(d\)
增加）。
CPAB
变换使得在封闭形式中快速且准确地计算
\(x\mapsto T^{\theta}(x)\)
和梯度
\(x\mapsto\nabla_{\theta} T^{\theta}(x)\)
成为可能。
综上所述，这些事实意味着
CPAB
变换能提供了一种便捷且高效的方式来参数化和优化非线性单调递增函数。
The DiTAC Activation Function
论文提出的
TAF
称为
DiTAC
，是一种源自
CPAB
变换的
TAF
。
DiTAC
包含极少量的可训练参数，但它却具有很高的表现力。与现有的
TAF
不同的是，后者为每个输入通道专门分配一个参数，而
DiTAC
的表现力则来源于
CPAB
变换的表现力。
为了说明这一点，在图
3
中展示了在使用
ReLU
或
DiTAC
时，具有
3
个节点隐藏层的回归
MLP
中非线性是如何逐步演变的。在
ReLU
的情况下，表现力主要体现在对所有激活响应求和之后（并且结果函数在多个位置是不可微的），而
DiTAC
的表现力（和可微性）则在每个神经元经历的第一次数据变换中就明显体现出来。值得注意的是，
CPAB
变换及其梯度的封闭形式表达式的可用性使得
DiTAC
可以轻松地作为任何深度学习架构中任何激活函数的替代品。
现在解释
DiTAC
是如何构建的。回想一下，
CPAB
变换
\(T^{\theta}\)
是在有限区间
\([a,b]\)
上定义的。它的值域也是一个有限区间，这个区间可能与
\(\Omega\)
重合，也可能不重合（这取决于是否对
\(v^{\theta}\)
施加零边界条件）。由于某些激活函数的输入可能落在
\([a,b]\)
之外，主版本
DiTAC
将
\(T^{\theta}\)
与
GELU
结合在一起，后者是一些最先进模型中广泛使用的激活函数。回顾一下，
GELU
的定义为
\(\mathrm{GELU}(x) = x\cdot \Phi(x)\)
，其中
\(\Phi\)
是标准正态分布的累积分布函数。类似
GELU
的
DiTAC
函数是
\[\begin{align}
\mathrm{DiTAC}(x) = \tilde{x}\cdot\Phi(x)\,,
\qquad
\tilde{x} = \begin{cases}
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } a \leq x \leq b\\
x & \text{Otherwise}\\
\end{cases}\,
\end{align}
\]
其中
\(T^{\theta}\)
是一个（可学习的）
CPAB
变换，而
\(\Omega=[a,b]\)
是
\(T^{\theta}\)
的定义域，由用户定义。这个主要的
DiTAC
版本是在后续的实验中使用的。
还可以通过将
\(T^{\theta}\)
与各种其他激活函数结合来构建其他版本的
DiTAC
，而不仅仅是与
GELU
结合。例如
Leaky-DiTAC
，其中
\(T^{\theta}\)
作用于
\([a,b]\)
，而其余的数据则通过
Leaky-ReLU
（
LReLU
）函数处理。也就是说，
\[\begin{align}
\mathrm{Leaky \ DiTAC}(x) =
\begin{cases}
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } a \leq x \leq b\\ \mathrm{LReLU}(x) & \text{Otherwise}\\
\end{cases}
\end{align}
\]
有关这两种
DiTAC
类型的说明，请参见图
4
。
为了稳定训练并防止学习过于极端的变换，还要对速度场进行了正则化：
\[\begin{align}
\mathcal{L}_{\mathrm{reg}} = \sum\nolimits_{l=1}^{L} {{\theta}_l}^T \Sigma_{\mathrm{CPA}}^{-1} {\theta}_l
\end{align}
\]
其中，
\(L\)
是网络中激活层的数量，
\({\theta} \in {\mathbb{R}}^d\)
是
DiTAC
参数，
\(\Sigma_{\mathrm{CPA}}^{-1}\)
是与高斯平滑先验（在文献中提出）相关的
\(d \times d\)
协方差矩阵，用于
CPA
速度场。该矩阵有两个超参数：
\(\lambda_{var}\)
，用于控制速度场的方差，以及
\(\lambda_{smooth}\)
，用于控制不同子区间内速度的相似性，从而影响该场的平滑性（在机器学习的意义上）。
How to Drastically Reduce the Computational Cost
在深度学习（
DL
）中，训练通常涉及大量的激活函数（
AF
）调用。对于一个大小为
\((b,c,h,w)\)
的张量，其中
\(b\)
是批量大小，
\(c\)
是通道数量，
\((h,w)\)
是高度和宽度。对张量中的每个元素应用
CPAB
变换自然需要评估
\(b \cdot c \cdot h \cdot w\)
次。
例如，
ResNet-50
最后一个瓶颈块的
AF
在批量大小为
32
的情况下，操作约
800K
个元素。因此，尽管
CPAB
变换提供了表示微分同胚的高效解决方案，但在这里天真地使用这样的变换仍然可能在训练过程中产生显著的计算成本，并且过于缓慢。幸运的是，还有更好的方法。该方法能够在学习过程中显著减轻了这一成本。此外，在推理过程中，该解决方案使
DiTAC
与其他激活函数同样高效。
为了大幅降低学习过程中的成本，将区间
\([a,b]\)
（
CPAB
变换应用的区间）量化为
\(n\)
个离散值，且均匀分布。尽管会丢失一些信息，但在神经网络中，量化激活通常对准确性几乎没有影响，只要使用足够多的元素（通常
\(2^8\)
就足够了）。在这种方法中，对量化后的元素集使用
CPAB
变换，并创建一个查找表，然后可以用来转换输入张量中所有条目的值。即输出
\(y_i=T^{\theta}(Q(x_i))\)
，其中
\(Q(\cdot)\)
是量化函数，并且
\(Q(x_i)\in\{ a+k\Delta \}_{k=0}^n\)
，其中
\(\Delta=\tfrac{b-a}{n}\)
。
在反向传播中，采用了一种直通估计器的变体。仅计算量化值输出的
CPAB
导数，然后将其广播为
\(x_i\)
的导数估计：
\[\begin{align}
\frac{\partial T^{{\theta}}(x_i)}{\partial x_i} \approx \frac{\partial T^{{\theta}}(q_j)}{\partial q_j}, \enspace
\frac{\partial T^{{\theta}}(x_i)}{\partial \theta_\ell} \approx \frac{\partial T^{{\theta}}(q_j)}{\partial \theta_\ell}, \quad\text{where } q_j=Q(x_i).
\end{align}
\]
回顾
ResNet-50
的例子，只需对一个更小的条目集进行变换（例如，
\(2^{10}=1024\ll 800K\)
），就可以对相同的输入实现几乎相同的结果。在学习过程中，每当
\({\theta}\)
发生变化时（快速）构建这样的查找表。一旦学习完成并在推理之前，将计算一个单一的查找表（每个
DiTAC
函数一个），并在推理过程中根据需要重复使用该查找表。
DiTAC Versions
DiTAC
使用的
CPAB
变换
\(T^{\theta}\)
定义在一个有限区间上，即
\(\Omega=[a,b]\subset {\mathbb{R}}\)
，其共域也是一个有限区间。为了处理落在
\([a,b]\)
之外的输入数据，将
\(T^{\theta}\)
与
GELU
结合，
GELU
是一种在最新的先进模型中广泛使用的激活函数。通过将
\(T^{\theta}\)
与多种其他激活函数结合，或在
CPAB
的映射外定义某种函数（不一定是已知的激活函数），还可以构建
DiTAC
的其他版本。
需要注意的是，从概念上讲，可以通过首先应用一种将数据映射到
\(\Omega\)
的归一化方法，然后执行
CPAB
变换，最后将变换后的数据重新缩放回其原始范围，从而在整个输入数据上应用
CPAB
变换。然而，这样就必须提取整个输入数据的最小值和最大值，而这在训练过程中是很难实现的，因为这些值依赖于网络参数的学习。因此，在训练之前设置
\([a,b]\)
区间，通常包括大量的数据，并对超出该范围的数据应用不同的处理。
这是主要的
DiTAC
版本，也是所有实验中使用的版本。考虑到其在先进架构中的普遍性和成功，
GELU
是一个自然的选择。落在
\([a,b]\)
区间外的输入数据继承
GELU
的行为，而落在
\([a,b]\)
区间内的输入数据则首先经过
CPAB
变换，然后再通过
GELU
函数。
GELU-like DiTAC
定义如下：
\[\begin{align}
\mathrm{DiTAC}(x) = \tilde{x}\cdot\Phi(x)\,,
\qquad
\tilde{x} = \begin{cases}
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } a \leq x \leq b\\
x & \text{Otherwise}\\
\end{cases}\,
\end{align}
\]
其中，
\(\Phi\)
是标准正态分布的累积分布函数（
CDF
），
\(T^{\theta}\)
是
CPAB
变换，
\(\Omega=[a,b]\)
是
\(T^{\theta}\)
的定义域，由用户定义。
这种激活函数类似于
DiTAC
的主要版本，只是这里仅对负输入值应用
GELU
，而对输入数据范围
\([0, b]\)
进行纯
CPAB
变换。为了保持函数的连续性（如果对
\(v^{\theta}\)
施加零边界条件），对大于
\(b\)
的值应用恒等函数。
GE-DiTAC
定义如下：
\[\begin{align}
\mathrm{GE-DiTAC}(x) = \begin{cases}
x\cdot\Phi(x) & \quad \text{If } x < 0 \\
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } 0 \leq x \leq b\\
x & \quad \text{If } x > b\\
\end{cases}\,
\end{align}
\]
其中，
\(\Phi\)
是标准正态分布的累积分布函数（
CDF
），
\(T^{\theta}\)
是
CPAB
变换，
\(\Omega=[0,b]\)
是
\(T^{\theta}\)
的定义域，由用户定义。
需要注意的是，
GE-DiTAC
使
CPAB
变换的能力更加明显，因为这部分变换的数据并不与其他任何函数组合。从经验上看，在大多数实验中，它的表现与
DiTAC
相似，而它的优势主要在于使用简单网络进行简单回归任务时体现出来。
这里
\(T^{\theta}\)
应用于
\([a,b]\)
区间，而其余数据通过
Leaky-ReLU
(
LReLU
)函数处理。也就是说，
\[\begin{align}
\mathrm{Leaky \ DiTAC}(x) =
\begin{cases}
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } a \leq x \leq b\\ \mathrm{LReLU}(x) & \text{Otherwise}\\
\end{cases}
\end{align}
\]
其中，
\(T^{\theta}\)
是
CPAB
变换，
\(\Omega[a,b]\)
是
\(T^{\theta}\)
的定义域，由用户定义。这种版本可以被视为
ReLU
的一个更具表现力的版本。如所示，不同的激活函数（
AFs
）适合不同类型的数据和任务。这个
DiTAC
版本可能会改善在
ReLU
函数表现优于其他现有激活函数的问题。
Infinite-edges DiTAC (inf-DiTAC)
CPAB
变换是通过对
\(\mathcal{V}\)
中的元素进行积分而获得的，
\(\mathcal{V}\)
是一个从
\(\Omega\)
到
\({\mathbb{R}}\)
的连续函数空间，这些函数对于
\(\Omega\)
的某个固定划分为分段仿射的。在
inf-DiTAC
中，类似于
GE-DiTAC
和
L-DiTAC
，
\(T^{\theta}\)
应用于
\([a,b]\)
区间。对于落在该范围之外的输入数据，应用在
\(\Omega\)
的剖分（最右和最左单元）两侧学习到的仿射变换，从而产生一个完全由
CPAB
变换参数控制的连续激活函数。
inf-DiTAC
定义如下：
\[\begin{align}
\mathrm{inf-DiTAC}(x) =
\begin{cases}
A_{l}^{\theta} x & \quad \text{If } x < a \\
T^{\theta}(x) & \quad \text{If } a \leq x \leq b \\
A_{r}^{\theta} x & \quad \text{If } x > b \\
\end{cases}
\end{align}
\]
其中，
\(T^{\theta}\)
是
CPAB
变换，
\(A_{l}^{\theta}\)
和
\(A_{r}^{\theta}\)
分别是在剖分中最左和最右单元的仿射变换，而
\(\Omega[a,b]\)
是
\(T^{\theta}\)
的定义域，由用户定义。
在表
9
中，展示了所有上述
DiTAC
版本在论文中提出的二维函数重建任务上的性能评估。可以看出，
GE-DiTAC
在这个特定任务上提供了最佳性能。
Results
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