It really depends on what you want to do. For example, when doing regression in a low dimensional space, parametrisation might help. However, if your task is in under a high dimensional space such as image recognition, just “a” nonlinearity is necessary and monotonic nonlinearity will work better. In short, you can parametrize any functions you want but it doesn’t bring a huge advantage.
Cela dépend vraiment de ce que vous voulez faire. Par exemple, lorsque vous faites une régression dans un espace de faible dimension, le paramétrage peut vous aider. Cependant, si votre tâche se situe dans un espace à haute dimension comme la reconnaissance d’images, une simple non-linéarité « a » est nécessaire et une non-linéarité monotone fonctionnera mieux. En bref, vous pouvez paramétrer toutes les fonctions que vous voulez, mais cela n’apporte pas un énorme avantage.