【tensorflow2.0】激活函数activation
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。 如果没有激活函数，无论多复杂的网络，都等价于单一的线性变换，无法对非线性函数进行拟合。 目前，深度学习中最流行的激活函数为 relu, 但也有些新推出的激活函数，例如 swish、GELU ...
原文：激活函数keras.Activation
激活函数的用法 激活函数可以通过设置单独的 Activation 层实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现： 等价于： 你也可以通过传递一个逐元素运算的 Theano TensorFlow CNTK 函数来作为激活函数： 预定义激活函数 elu 指数线性单元。 参数 x：输入张量。 alpha：一个标量，表示负数部分的斜率。 返回 线性指数激活：如果 x gt ，返回值 ...
2020-04-30 00:06 0 945 推荐指数：
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