尽管GELU在多个实验中表现优异，但它与传统激活函数也存在一些联系。当σ→0σ→0且μ0\mu = 0μ0时，GELU会趋近于ReLU，从这个角度看，GELU可以被视为一种平滑的ReLU。在实际应用中，使用GELU时建议搭配带动量的优化器，这是训练深度神经网络的标准做法。同时，选择合适的高斯分布累积分布函数近似公式很关键，实验发现使用0.5x1tanh2πx0.044715x30.5x1tanh2

未来，激活函数的研究方向可能会朝着更加智能化、自适应的方向发展，如何进一步结合随机正则化和激活函数设计，开发出更高效、泛化能力更强的激活函数，仍是值得探索的问题。然而，这些激活函数仍存在不足，网络设计师还需额外添加随机正则化方法，如在隐藏层添加噪声或使用dropout，且随机正则化与激活函数的设计相互独立，二者未能有效融合，限制了神经网络性能进一步提升。ELU在ReLU基础上，通过引入负半轴的非零

未来，激活函数的研究方向可能会朝着更加智能化、自适应的方向发展，如何进一步结合随机正则化和激活函数设计，开发出更高效、泛化能力更强的激活函数，仍是值得探索的问题。然而，这些激活函数仍存在不足，网络设计师还需额外添加随机正则化方法，如在隐藏层添加噪声或使用dropout，且随机正则化与激活函数的设计相互独立，二者未能有效融合，限制了神经网络性能进一步提升。ELU在ReLU基础上，通过引入负半轴的非零