SELU

class torch.nn.SELU(inplace=False) [исходный код]

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 самонормирующиеся нейронные сети. Дополнительные сведения см. в разделе torch.nn.init.calculate_gain().

Дополнительные сведения приведены в статье «Самонормирующиеся нейронные сети».

Параметры:

inplace (bool, необязательно) – можно выполнить операцию на месте. Значение по умолчанию: False

Форма:

• Вход: $(*)$, где $*$ означает любое количество измерений.
• Выход: $(*)$, той же формы, что и вход.

Примеры:

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

extra_repr() [исходный код]

Возвращает дополнительное представление модуля.

Тип возвращаемого значения:

str

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor