tf.keras.layers.ReLU
Слой функции активации ReLU (линейная функция с отсечением).
Наследует от: Layer, Operation
tf.keras.layers.ReLU(
max_value=None, negative_slope=0.0, threshold=0.0, **kwargs
)
Используется в блокнотах
| Используется в руководстве | Используется в учебных материалах |
|---|---|
Формула:
f(x) = max(x,0) f(x) = max_value if x >= max_value f(x) = x if threshold <= x < max_value f(x) = negative_slope * (x - threshold) otherwise
Пример:
relu_layer = keras.layers.activations.ReLU(
max_value=10,
negative_slope=0.5,
threshold=0,
)
input = np.array([-10, -5, 0.0, 5, 10])
result = relu_layer(input)
# result = [-5. , -2.5, 0. , 5. , 10.]
| Аргументы | |
|---|---|
max_value | Число с плавающей точкой >= 0. Максимальное значение активации. None означает отсутствие ограничения. По умолчанию — None. |
negative_slope | Число с плавающей точкой >= 0. Коэффициент отрицательного наклона. По умолчанию — 0.0. |
threshold | Число с плавающей точкой >= 0. Пороговое значение для пороговой активации. По умолчанию — 0.0. |
**kwargs | Именованные аргументы базового слоя, например name и dtype. |
| Атрибуты | |
|---|---|
input | Возвращает входной тензор (или тензоры) символической операции. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий первому вызову операции. |
output | Возвращает выходной тензор (или тензоры) слоя. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий первому вызову операции. |
Методы
from_config
@classmethod
from_config(
config
)
Создает слой на основе его конфигурации.
Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать такой же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (это делает Network) и веса (это делает set_weights).
| Аргументы | |
|---|---|
config | Словарь Python, обычно являющийся результатом вызова get_config. |
| Возвращает | |
|---|---|
| Экземпляр слоя. |
symbolic_call
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/ReLU