這個函數的作用是計算激活函數 relu，即 max(features, 0)。將大於0的保持不變，小於0的數置為0。 ...

sample output ...

參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 　　 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...

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訓練的時候很”脆弱”，很容易就”die”了，訓練過程該函數不適應較大梯度輸入，因為在參數更新以后，ReLU的神經元不會再有激活的功能，導致梯度永遠都是零。 例如，一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元，更新過參數之后，這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了，那么這個神經元的梯度就永遠 ...

relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too ...

激活函數Relu的優點 　　1.可以使網絡訓練更快 　　2.增加網絡的非線性 　　3.防止梯度消失(彌散) 　　4.使網絡具有稀疏性 Dropout層: 　　作用:隨機將一定比例的神經元置為0 神經網絡處理圖像分類的流程: 訓練階段:　　 ...

1、Relu激活函數 Relu激活函數（The Rectified Linear Unit）表達式為：f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow實現 輸出為： [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...