Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.keras.layers.PReLU

Просмотреть исходный код на GitHub

Параметрическое выпрямляющее линейное звено.

Наследуется от: Layer, Module

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
)

Следующее:

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

где alpha — это обучаемый массив с той же формой, что и x.

Форма входных данных:

Произвольная. Используйте ключевое слово input_shape (кортеж целых чисел, не включающий ось образцов), когда вы используете этот слой в качестве первого слоя в модели.

Форма выходных данных:

Такая же форма, как и входных данных.

Args
alpha_initializer Функция инициализации весов.
alpha_regularizer Регуляризатор для весов.
alpha_constraint Ограничитель для весов.
shared_axes Оси, по которым следует разделять обучаемые параметры для функции активации. Например, если входные карты признаков получены из 2D свертки 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].

© 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/keras/layers/PReLU

Spec-Zone.ru

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