Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.keras.layers.PReLU

Просмотреть исходный код на GitHub

Параметрическое выпрямляющее линейное звено.

Наследуется от: Layer

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.layers.PReLU

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

Следует:

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

где alpha — это обучаемый массив с такими же размерами, что и x.

Размерность входных данных:

Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образцов) при использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели.

Размерность выходных данных:

Такая же, как у входных данных.

Аргументы
alpha_initializer Функция инициализации весов.
alpha_regularizer Регуляризатор для весов.
alpha_constraint Ограничение для весов.
shared_axes Оси, по которым следует разделять обучаемые параметры для функции активации. Например, если входные карты признаков поступают из двумерной свёртки с выходной формой (batch, height, width, channels), и вы хотите разделить параметры по пространству, чтобы каждый фильтр имел только один набор параметров, установите shared_axes=[1, 2].

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/layers/PReLU

Spec-Zone.ru

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