tf.keras.layers.PReLU

Слой активации Parametric Rectified Linear Unit.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.PReLU(
    alpha_initializer='Zeros',
    alpha_regularizer=None,
    alpha_constraint=None,
    shared_axes=None,
    **kwargs
)

Формула:

f(x) = alpha * x for x < 0
f(x) = x for x >= 0

где alpha — это обученная матрица с такими же размерами, как у x.

Аргументы
`alpha_initializer`	Функция инициализации весов.
`alpha_regularizer`	Регуляризатор для весов.
`alpha_constraint`	Ограничение для весов.
`shared_axes`	Оси, по которым нужно совместно использовать обучаемые параметры для функции активации. Например, если входные карты признаков получены из 2D свёртки с выходными размерами `(batch, height, width, channels)`, и вы хотите совместно использовать параметры по пространству, чтобы каждый фильтр имел только один набор параметров, установите `shared_axes=[1, 2]`.
`**kwargs`	Параметры базового слоя, такие как `name` и `dtype`.

Атрибуты
`input`	Получает входной тензор(ы) символьной операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает выходной тензор(ы) слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, позволяя создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединения слоёв (обрабатывается сетью), а также веса (обрабатываются set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно результат get_config.

Возвращаемое значение
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 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/layers/PReLU