tf.compat.v1.nn.crelu

Вычисляет конкатенированное ReLU.

tf.compat.v1.nn.crelu(
    features, name=None, axis=-1
)

Конкатенирует ReLU, выбирающую только положительную часть активации, с ReLU, выбирающей только отрицательную часть активации. Обратите внимание, что в результате эта нелинейность удваивает глубину активаций. Источник: Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear Units. W. Shang, et al.

Аргументы
`features`	A `Tensor` с типом `float`, `double`, `int32`, `int64`, `uint8`, `int16`, или `int8`.
`name`	Имя операции (необязательно).
`axis`	Ось, по которой конкатенируются выходные значения. По умолчанию -1.

Возвращаемые значения
A `Tensor` с тем же типом, что и `features`.

Ссылки:

Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear Units: Shang et al., 2016 (pdf)

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/crelu