九种常见激活函数
介绍了神经网络中激活函数的重要性、作用、常见类型以及一些新兴的激活函数。激活函数是神经网络中的关键组成部分，它们通过引入非线性特性，使得神经网络能够学习和拟合复杂的函数，从而提高模型的表达能力和预测性能。文章首先概述了激活函数的基本作用，包括引入非线性特性、压缩输出范围、增加网络深度和改善梯度消失问题。接着，详细介绍了几种常见的激活函数，如 Sigmoid、ReLU、LeakyReLU、Tanh 和 Softmax，以及它们的特点和适用场景。然后，文章介绍了一些新兴的激活函数，如 GELU、SE-ReLU、SiLU、DynamicShiftMax、DynamicReLU_A 和 DynamicReLU_B，这些函数在特定的应用中可能提供更好的性能。为了帮助读者更好地理解这些激活函数，文章还提供了每种激活函数的数学表达式和图形表示。最后，文章通过一段 Python 代码展示了如何测试不同激活函数的推理速度，这有助于在实际应用中选择最合适的激活函数。总的来说，文章为读者提供了一个关于激活函数的全面指南，包括它们的重要性、类型、特点和使用方法，这对于希望在神经网络上取得更好性能的实践者来说是非常有价值的。
LLaMA-Factory 使用
本文介绍了LLaMA-Factory的安装与使用方法，包括从GitHub克隆项目、安装依赖库、配置WebUI界面。详细说明了单卡环境下的模型训练流程，包括数据集格式要求、训练参数设置（如loss目标值0.5、学习率调整等）以及模型预测操作。同时提供了多卡训练的参考文档链接，适合开发者快速上手使用LLaMA-Factory进行模型微调与部署。