nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用
在文檔中解釋是： 意思是是否將得到的值計算得到的值覆蓋之前的值，比如： 即對原值進行操作，然后將得到的值又直接復制到該值中 而不是覆蓋運算的例子如： ...
原文：小白系列2——nn.ReLU與nn.LeakyReLU的區別
nn.ReLU與nn.LeakyReLU的區別 因為之前從未接觸過這方面，直接接手GAN，有點吃力，如有明顯漏洞，請指正，我會感激不盡。 昨晚查閱了ReLU的含義，結果今天發現高老師給的代碼中又有一個LeakyReLU，所以今天這個小白貼來對比下兩者： 下圖是ReLU Leaky ReLU PReLU和RReLU的比較： ReLU是將所有的負值都設為零，相反，Leaky ReLU是給所有負值賦予一 ...
2020-11-04 10:35 0 1347 推薦指數：
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**計算Leaky ReLU激活函數tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )參數： features:一個Tensor,表示預激活alpha:x<0時激活函數的斜率ame:操作的名稱（可選）返回值：激活值** 非飽和激活函數：Leaky ...
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測試代碼： import torch import torch.nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(10) print(input) output = m(input ...
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首先根據源文檔中的ReLU(x)=max(0,x)，得出結論。大於0的數值不變，小於0的數據變成0。 補充:這里需要注意的是 ReLU並沒有限制數據的大小。 這是對應的文檔鏈接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps ...
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