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计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky relu features,alpha . ,name None 参数: features:一个Tensor,表示预激活alpha:x lt 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的图像 数学表达式: y max , x leak min ,x 优点: .能解决深度神经网络 层数非常多 ...
2021-08-08 10:03 0 127 推荐指数:
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这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0)。将大于0的保持不变,小于0的数置为0。 ...
AttributeError: module ‘tensorflow.python.ops.nn’ has no attribute ‘leaky_relu’ 的原因主要是版本的问题 解决方法是更新到对应的版本: keras 2.1.5 tensorflow-gpu 1.2.1 更新 ...
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次,它能加快收敛速度 ...
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次,它能加快收敛速度 ...
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点: 1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次,它能加快收敛速度 ...
测试代码: import torch import torch.nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(10) print(input) output = m(input ...
结论:keras2.1.5+tensorflow1.6.0即可。 首先出现的是:No module named 'leaky_relu',此时把keras改成2.1.5照样出错,改成keras2.1.2倒是好了。 但下一步运行时发现另一个错:Load_weights() got ...