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