非线性：激活函数silu是非线性的，能够帮助神经网络学习复杂的非线性模式。
平滑性：silu激活函数具有平滑的曲线，可以帮助优化算法更快地收敛。
渐进性：随着输入值的增大，silu激活函数的输出值会趋向于线性变化，有助于防止梯度消失或梯度爆炸问题。
可微性：silu激活函数是可微的，能够方便地使用梯度下降等优化算法进行训练。
高效性：与一些传统激活函数相比，silu激活函数具有更高的计算效率和更好的性能表现。
