Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.keras.activations.relu

Применяет функцию активации выпрямленного линейного блока.

tf.keras.activations.relu(
    x, negative_slope=0.0, max_value=None, threshold=0.0
)

С параметрами по умолчанию возвращает стандартную функцию активации ReLU: max(x, 0), то есть поэлементное максимальное значение между 0 и входным тензором.

Изменение параметров по умолчанию позволяет использовать не нулевые пороги, изменять максимальное значение активации и использовать не нулевой множитель входного значения для значений ниже порога.

Примеры:

x = [-10, -5, 0.0, 5, 10]
keras.activations.relu(x)
[ 0.,  0.,  0.,  5., 10.]
keras.activations.relu(x, negative_slope=0.5)
[-5. , -2.5,  0. ,  5. , 10. ]
keras.activations.relu(x, max_value=5.)
[0., 0., 0., 5., 5.]
keras.activations.relu(x, threshold=5.)
[-0., -0.,  0.,  0., 10.]
Аргументы
x Входной тензор.
negative_slope Вещественное число, контролирующее наклон для значений ниже порога.
max_value Вещественное число, устанавливающее порог насыщения (наибольшее значение, которое будет возвращать функция).
threshold Вещественное число, задающее значение порога функции активации, ниже которого значения будут сглажены или установлены в ноль.
Возвращаемое значение
Тензор с той же формой и типом данных, что и входной x.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/activations/relu

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API