tf.keras.activations.relu（九）

最新推荐文章于 2024-10-06 20:12:36 发布
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分类专栏： tensorflow 深度学习
本文详细介绍了tf.keras.activations.relu函数的使用方法及参数设置，包括x输入、alpha控制负值区域斜率和max_value限制输出上限，是TensorFlow中深度学习模型激活函数的重要组成部分。

tf.keras.activations.relu

tf.keras.activations.relu(
    x,
    alpha=0.0,
    max_value=None
)

 

Defined in tensorflow/python/keras/activations.py.

@tf_export('keras.activations.relu')
def relu(x, alpha=0., max_value=None):
  return K.relu(x, alpha=alpha, max_value=max_value)

 

Keras学习笔记8——keras.layers.Activation
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09-21 6926
目录激活函数的用法预定义激活函数softmaxeluselusoftplussoftsignrelutanhsigmoidhard_sigmoidexponentiallinear高级激活函数 来源 激活函数的用法 激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现： from keras.layers import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('tanh')) #
tf.Keras (tf-1.15)使用记录2-基于tf.keras.layers创建层
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注意需要继承tf.keras.layers.Layer父类，以及注意传入**kwargs关键字参数。self.add_weight方法是用来初始化模型参数的。# 使用自定义层创建模型MyDenseLayer(32, activation='relu', input_shape=(222,)), # 注意这个input必须指定])call函数的输入inputs就是固定的，build函数每次实例化只调用一次。')# 确保输入是一个包含三个元素的列表else:self.n = n。
tf -- activations -- relu
肖碧文的博客
11-22 272
整流线性单元。 使用默认值，它返回按元素的max(x, 0)。 否则，它遵循： 如果 x >= max_value：f(x) = max_value， 如果 threshold <= x < max_value：f(x) = x， 否则：f(x) = alpha * (x - threshold)。 参数： x：张量或变量。 alpha：标量，负值部分的斜率（默认= 0.）。 m...
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import tensorflow as tf softmax 将值的向量转换为概率分布 inputs = tf.random.normal(shape=(3, 2)) inputs <tf.Tensor: shape=(3, 2), dtype=float32, numpy= array([[ 1.1692467 , -0.9458285 ], [-0.16728269, -1.9227076 ], [-0.5457223 , 0.1041782 ]], dty
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11-23 613
import tensorflow as tf a = tf.constant([-3.0, -1.0, 0.0, 1.0, 3.0], dtype=tf.float32) b = tf.keras.activations.tanh(a) b.numpy() array([-0.9950547, -0.7615942, 0. , 0.7615942, 0.9950547], dtype=float32)
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tf.keras.layers模块中的函数
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