Softshrink

class torch.nn.Softshrink(lambd=0.5) [исходный код]

Поэлементно применяет функцию мягкого порогового ограничения.

$$\text{SoftShrinkage}(x) = \begin{cases} x - \lambda, & \text{ if } x > \lambda \\ x + \lambda, & \text{ if } x < -\lambda \\ 0, & \text{ otherwise } \end{cases}$$

Параметры:

lambd (float) – значение $\lambda$ (не должно быть меньше нуля) для функции Softshrink. По умолчанию: 0.5

Форма:

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

Примеры:

>>> m = nn.Softshrink()
>>> 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