tf.nn.relu6 激活函数
...
原文：TF-激活函数 tf.nn.relu 介绍
这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max features, 。将大于 的保持不变，小于 的数置为 。 ...
2018-06-04 11:33 8 23251 推荐指数：
相关推荐
TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍
转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法 ...
tf.nn.dropout 激活函数
sample output ...
tf.nn.bias_add 激活函数
sample output ...
TF-池化函数 tf.nn.max_pool 的介绍
转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn ...
TF-池化函数 tf.nnmax_pool 介绍
参数介绍： value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shape。 batch 训练时一个batch的图片数量 ...
tf.nn.leaky_relu
**计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )参数： features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率ame:操作的名称（可选）返回值：激活值** 非饱和激活函数：Leaky ...
ReLU激活函数
参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图： 单侧抑制，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍， ReLU实现 ...