silu（Sigmoid Linear Unit）激活函數是一種新型的激活函數，它結合了Sigmoid函數和線性函數的特點，能夠在神經網絡中取得更好的表現。在深度學習中，silu激活函數被廣泛應用于各種神經網絡模型中，取得了很好的效果。
與傳統的激活函數相比，silu激活函數具有以下優點：
因此，silu激活函數在深度學習中被廣泛應用于各種神經網絡模型中，包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、殘差網絡（ResNet）等。通過使用silu激活函數，可以提高模型的表現和泛化能力，進而取得更好的性能和效果。
