tf.keras.layers.PReLU
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Параметрическое выпрямляющее линейное звено.
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