SELU

class torch.nn.modules.activation.SELU(inplace=False) [source]

Поэлементно применяет функцию SELU.

$$\text{SELU}(x) = \text{scale} * (\max(0,x) + \min(0, \alpha * (\exp(x) - 1)))$$

где $\alpha = 1.6732632423543772848170429916717$ и $\text{scale} = 1.0507009873554804934193349852946$.

Предупреждение

При использовании kaiming_normal или kaiming_normal_ для инициализации следует использовать nonlinearity='linear' вместо nonlinearity='selu', чтобы получить самонормализующиеся нейронные сети. Дополнительные сведения см. в torch.nn.init.calculate_gain().

Подробнее см. в статье Self-Normalizing Neural Networks .

Параметры:

inplace (bool, необязательно) – при необходимости выполняет операцию на месте. По умолчанию: False

Форма:

• Входные данные: $(*)$, где $*$ означает любое количество измерений.
• Выходные данные: $(*)$, той же формы, что и входные данные.

Примеры:

>>> m = nn.SELU()
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)

extra_repr() [source]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [source]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor