非線性：激活函數silu是非線性的，能夠幫助神經網絡學習復雜的非線性模式。
平滑性：silu激活函數具有平滑的曲線，可以幫助優化算法更快地收斂。
漸進性：隨著輸入值的增大，silu激活函數的輸出值會趨向于線性變化，有助于防止梯度消失或梯度爆炸問題。
可微性：silu激活函數是可微的，能夠方便地使用梯度下降等優化算法進行訓練。
高效性：與一些傳統激活函數相比，silu激活函數具有更高的計算效率和更好的性能表現。
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