tf.keras.layers.PReLU
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Параметрическое выпрямленное линейное звено.
tf.keras.layers.PReLU(
alpha_initializer='zeros', alpha_regularizer=None,
alpha_constraint=None, shared_axes=None, **kwargs
)
Это следует из:
f(x) = alpha * x for x < 0 f(x) = x for x >= 0
где alpha — это обученная массив с такой же формой, что и x.
Форма входа:
Произвольная. Используйте ключевое слово input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось выборок) при использовании этого слоя как первого слоя в модели.
Форма выхода:
Такая же форма, что и вход.
| Аргументы | |
|---|---|
alpha_initializer | Функция инициализации весов. |
alpha_regularizer | Регуляризатор весов. |
alpha_constraint | Ограничение для весов. |
shared_axes | Оси, по которым следует разделять обучаемые параметры для функции активации. Например, если входные карты признаков получены из 2D свёртки с формой выхода (batch, height, width, channels), и вы хотите разделять параметры по пространству, чтобы каждый фильтр имел только один набор параметров, задайте 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/PReLU