CBS 激活函数：连续可微有界斜率激活函数

CBS 激活函数是一种非线性激活函数，其全称为 'Continuously Differentiable Bounded Slope'（连续可微有界斜率）激活函数。它是一种类似于 ReLU 和 LeakyReLU 的激活函数，但是具有更平滑的导数。

CBS 激活函数的公式为：

f(x) = max(0, x) + min(0, c * (exp(x/c) - 1))

其中，c 是一个超参数，控制 CBS 函数在负半轴的斜率。

CBS 激活函数的优点是：

1. 具有 ReLU 和 LeakyReLU 的优点，可以避免梯度消失问题，加速神经网络的训练速度。

2. 具有更平滑的导数，可以使得神经网络的收敛速度更快。

3. 具有有界性，可以避免梯度爆炸问题，提高神经网络的稳定性。

4. 可以调整斜率，适应不同的数据集和任务。