像挖币一样挖激活函数？DeepMind搭建「算力矿场」，暴力搜出下一代ReLU

一直以来，神经网络的激活函数就像是 AI 引擎中的火花塞。从早期的 Sigmoid、Tanh，到后来统治业界的 ReLU，再到近年来的 GELU 和 Swish，每一次激活函数的演进都伴随着模型性能的提升。但长期以来，寻找最佳激活函数往往依赖于人类直觉或有限的搜索空间。

现在，谷歌  DeepMind 正在改变这一规则。

在一篇刚刚发布的重磅论文《Finding Generalizable Activation Functions》中，DeepMind 团队展示了他们如何利用 AlphaEvolve 在无限的 Python 函数空间中「挖掘（mining）」出了全新的激活函数。

• 论文标题：Mining Generalizable Activation Functions

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2602.05688

这是一次架构搜索（NAS）的胜利，更是一次方法论的革新。DeepMind 并没有在庞大的 ImageNet 上直接搜索，而是构建了一个「微型实验室」，利用合成数据专门针对分布外泛化（OOD Generalization）能力进行优化。

结果令人震惊：机器不仅重新发现了 GELU，还挖掘出了一系列带有周期性扰动项的奇异函数，例如 GELUSine 和 GELU-Sinc-Perturbation。这些函数在算法推理任务（如 CLRS-30）上展现出了超越 ReLU 和 GELU 的卓越泛化能力，同时在标准视觉任务上保持了强大的竞争力。

下面来具体看看。

告别手动调参

AlphaEvolve 与无限搜索空间

传统的神经架构搜索（NAS）往往受限于预定义的搜索空间，例如只能在「加、减、乘、除、一元函数」的组合中寻找。这种方法虽然曾发现了 Swish，但它限制了探索的边界。

DeepMind 此次的核心武器是 AlphaEvolve。这是一个由 LLM 驱动的进化编码系统。它的工作流程并非简单的参数调整，而是直接编写和修改代码。

基于 LLM 的变异算子

AlphaEvolve 利用 Gemini 等前沿 LLM 作为「变异算子」。这意味着搜索空间不再是离散的数学符号组合，而是所有可能的 Python 函数。只要能在一定的计算预算（FLOPs）内运行，且输入输出张量形状一致，任何 Python 代码都是潜在的激活函数。

进化循环

整个系统的运作流程如下 ：

1.初始化： 从标准的 ReLU 函数开始。

2.LLM 提案： LLM 根据当前最好的函数代码，编写新的函数变体。值得注意的是，LLM 还会像人类程序员一样，在代码注释中写下它设计该函数的「理论依据」。

3.微型评估： 新函数被植入到一个小型的多层感知机（MLP）中，在特定的合成数据集上进行训练。

4.适应度计算： 这里的关键在于，模型不仅要在训练集上表现好，更由于适应度函数是 分布外（OOD）测试数据 的验证损失，模型必须学会举一反三。

5.迭代： 表现最好的函数被保留到数据库中，作为下一轮进化的种子。

这种方法让 AlphaEvolve 能够利用 LLM 中蕴含的编程知识和数学直觉，倾向于生成有意义的函数，从而极大地提高了搜索效率。

微型实验室

用合成数据攻克泛化难题

为了避免在大型数据集（如 ImageNet）上进行昂贵的搜索，DeepMind 采用了一种「微型实验室」（Small-Scale Lab）策略。

他们设计了一系列简单的合成回归任务，这些任务专门用来测试模型捕捉数据结构的能力，而非死记硬背。数据集包括 ：

• 随机多项式（Polynomials）： 测试外推能力。

• 球谐函数（Spherical Harmonics）： 测试周期性结构的编码能力。

• 费曼符号回归数据集（Feynman Symbolic Regression）： 测试对物理方程的拟合能力。

关键的设定在于训练集和测试集的分布偏移。 例如，模型可能在 (0, 0.5) 的区间内训练，但必须在 (0.5,1) 的区间内进行测试。

研究人员发现，如果一个激活函数能在这个残酷的「微型实验室」中生存下来，它往往能捕捉到更本质的归纳偏置（Inductive Bias），从而在真实世界的复杂任务中也表现出色。

挖掘出的宝藏

从 GELUSine 到「湍流」函数

经过 AlphaEvolve 的多轮迭代，系统「挖掘」出了多个具有独特特性的激活函数。有些是对现有函数的改良，有些则不仅奇异，甚至带有某种「物理直觉」。

明星选手：GELUSine 与 GELU-Sinc-Perturbation

最令人兴奋的发现是，表现最好的函数往往遵循一个通用的公式：

即一个标准的激活函数（如 GELU）加上一个周期性的扰动项。

• GELUSine ：

，

LLM 在生成的代码注释中解释道，这个正弦项引入了周期性的「摆动」，有助于优化过程探索损失景观，逃离局部极小值。

• GELU-Sinc-Perturbation ：

这个函数不仅保留了 GELU 的渐近行为，还通过 Sinc 函数在原点附近引入了受控的非线性复杂性。

复杂的尝试：GMTU

AlphaEvolve 还发现了一种名为 GMTU (Gaussian-Modulated Tangent Unit) 的函数。它结合了 Tanh、高斯衰减和线性泄漏项，形状看起来像是一个经过调制的信号波。虽然它在合成数据上表现不错，但公式较为复杂，计算成本相对较高。

失败的教训：湍流激活函数（Turbulent）

在搜索过程中，AlphaEvolve 一度发现了一种性能极高的函数，称为 Turbulent Activation。

这个函数非常「聪明」，它利用了输入张量的 Batch 统计信息（如均值和方差）来动态调整激活形状。在微型实验室的合成数据中，它的表现碾压了所有对手，测试损失极低。

然而，这种聪明被证明是一种过拟合。当迁移到 ImageNet 或 CIFAR-10 等真实任务时，Turbulent 函数的表现一落千丈。因为它过度依赖于特定数据集的 Batch 统计特征，失去了逐点激活函数的通用性。这是一个经典的「实验室高分低能」案例，也反向证明了逐点激活函数的鲁棒性。

真实世界的大考

OOD 泛化的胜利

为了验证这些在「微型实验室」里挖掘出来的函数是否真的有用，DeepMind 将它们植入到标准的 ResNet-50、VGG 和图神经网络（GCN）中，在 CIFAR-10、ImageNet、CLRS-30 和 ogbg-molhiv 数据集上进行了测试。

测试结果揭示了几个关键事实 ：

1.OOD 任务的王者： 在 CLRS-30（算法推理基准，强调用小规模数据训练并泛化到更大规模的问题）上，新发现的 GELU-Sinc-Perturbation 取得了 0.887 的高分，显著优于 ReLU (0.862) 和 GELU (0.874)。这验证了 DeepMind 的核心假设：在合成 OOD 数据上优化的函数，确实能迁移到需要强泛化能力的算法任务上。

2.视觉任务不掉队： 在 ImageNet 上，尽管这些新函数是针对小规模数据优化的，但 GELUSine 和 GELU-Sinc-Perturbation 依然达到了与 GELU 持平甚至略优的准确率（Top-1 Accuracy 约 74.5%），远超 ReLU (73.5%)。

3.周期性的魔力： 为什么在激活函数中加入 sin (x) 或 sinc (x) 这种周期项会有效？DeepMind 的研究人员认为，标准的激活函数（如 ReLU）在训练域之外往往是线性的，很难捕捉数据的复杂结构。而周期性函数允许模型在训练域内「存储」某种频率信息，并在外推时通过周期性结构「检索」这些信息。正如 LLM 在代码注释中所说，这是一种「隐式的频率分析」。

下表总结了关键函数在不同任务上的表现：

深度思考

AI 设计 AI 的未来

DeepMind 的这项研究不仅贡献了几个好用的激活函数，更引发了对 AI 辅助科研的深层思考。

代码即搜索空间

AlphaEvolve 证明了，让 LLM 直接编写 Python 代码作为搜索空间，比预定义数学算子更加灵活和强大。LLM 自带的编程规范和逻辑能力，使得它生成的函数大多具有可读性和可执行性，甚至还能提供「设计思路」的解释。

从拟合到泛化

长久以来，激活函数的设计大多为了优化梯度的流动（如 ReLU 解决梯度消失）。但这项研究表明，激活函数的形状直接影响模型的归纳偏置。通过引入周期性结构，我们实际上是在告诉神经网络：「这个世界很多规律是循环往复的，不仅仅是线性的。」

「小数据」的大智慧

在一个追求万亿参数和由 PB 级数据训练的大模型时代，DeepMind 反其道而行之，通过仅有几百个样本的合成数据「微型实验室」，挖掘出了通用的架构组件。这表明，如果我们能精确定义「泛化」的本质（如通过 OOD 拆分），小数据依然能撬动大智慧。

结语

不得不说，这篇论文的成果还是相当惊人的。

DeepMind 的这项工作告诉我们，在神经网络最基础的组件层面，依然存在着广阔的未至之境。

未来的 AI 模型，其每一行代码、每一个算子，或许都将由 AI 自己来书写。而对于我们要做的，可能就是像 AlphaEvolve 这样，为它们搭建一个合适的「进化实验室」。

如果你正在训练处理复杂图结构或需要强逻辑推理的模型，不妨试着将你的 nn.ReLU 替换为 nn.GELU (x)  (1 + 0.5  sinc (x))，或许会有意想不到的惊喜。

文章来自于微信公众号 “机器之心”，作者： “机器之心”