tf.keras.layers.PReLU
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Параметрическое выпрямляющее линейное звено.
Наследуется от: Layer
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