YOLOv8s的激活函数是

### YOLOv8s 模型中的激活函数 YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一个高效的目标检测框架，其继承并优化了许多前代版本的优点。在 YOLOv8 的实现中，默认情况下使用了一种名为 **SiLU (Sigmoid Linear Unit)** 或者也被称为 Swish 的激活函数作为主要的非线性变换工具[^1]。 #### SiLU 激活函数的特点 SiLU 函数定义如下： \[ \text{SiLU}(x) = x \cdot \sigma(x), \quad \text{其中} \; \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \] 这种激活函数具有平滑性和自正则化特性，在许多计算机视觉任务中表现出优异性能。相比 ReLU 和 Leaky ReLU 等传统激活函数，SiLU 能够缓解梯度消失问题，并允许负输入对输出产生影响，从而提升模型的学习能力[^1]。 #### 替换其他激活函数的可能性 尽管默认配置下 YOLOv8 使用 SiLU 作为激活函数，但在实际应用中可以根据需求将其替换成其他类型的激活函数（例如 FReLU、Mish 等）。这通常涉及修改源码文件中的对应部分。例如，如果希望将 SiLU 替换为 FReLU，则可以参考相关研究资料以及具体实现方法[^2]。 以下是基于 PyTorch 实现的部分代码片段展示如何手动调整激活层： ```python import torch.nn as nn class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, activation='silu'): super(CustomModel, self).__init__() if activation == 'silu': self.act = nn.SiLU() elif activation == 'relu': self.act = nn.ReLU() elif activation == 'mish': class MishImplementation(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, i): result = i * torch.tanh(F.softplus(i)) ctx.save_for_backward(i) return result @staticmethod def backward(ctx, grad_output): input_, = ctx.saved_tensors sigmoid_softplus_ = torch.sigmoid(F.softplus(input_)) grad_input = grad_output * (sigmoid_softplus_ * (input_ * sigmoid_softplus_ + 2)).clamp(min=0.) return grad_input self.act = MishImplementation.apply def forward(self, x): return self.act(x) model = CustomModel(activation='mish') print(model) ``` 此代码展示了如何构建一个支持多种激活方式的小型神经网络结构，并提供了 Mish 这一复杂激活函数的具体实现细节以便于理解与扩展[^1]。