WikiEdge:ArXiv-2407.16674/conclusion

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

1. KAN與MLP的公平比較：在相同參數數量或浮點運算次數（FLOPs）的條件下，KAN在符號公式表示任務中表現優於MLP，但在機器學習、計算機視覺、自然語言處理和音頻處理的其他任務中，MLP通常優於KAN。
2. B樣條激活函數的影響：KAN在符號公式表示任務中的優勢主要源於其使用的B樣條激活函數。當MLP的激活函數被替換為B樣條後，其在符號公式表示任務中的表現顯著提高，能夠匹配甚至超過KAN。
3. 遺忘問題：在標準類別增量式持續學習設置中，KAN的遺忘問題比MLP更為嚴重，這與KAN論文中的發現不同。
4. 參數和FLOPs的控制：通過控制KAN和MLP的參數數量或FLOPs，研究者能夠在公平的設置下比較兩者的性能，為KAN和MLP的替代方案提供了未來研究的見解。

這些結論為理解KAN和MLP在不同任務中的性能差異提供了深入的分析，並指出了激活函數在模型性能中的關鍵作用。