PReLU 层

[源代码]

PReLU 类

tf_keras.layers.PReLU(
    alpha_initializer="zeros",
    alpha_regularizer=None,
    alpha_constraint=None,
    shared_axes=None,
    **kwargs
)

参数化 ReLU（Rectified Linear Unit）。

它遵循

    f(x) = alpha * x for x < 0
    f(x) = x for x >= 0

其中 alpha 是一个与 x 具有相同形状的可学习数组。

输入形状

任意。当将此层用作模型中的第一层时，使用关键字参数 input_shape（整数元组，不包括样本轴）。

输出形状

形状与输入相同。

参数

• alpha_initializer：权重初始化函数。
• alpha_regularizer：权重正则化器。
• alpha_constraint：权重约束。
• shared_axes：用于共享激活函数可学习参数的轴。例如，如果输入特征图来自具有输出形状 (batch, height, width, channels) 的 2D 卷积，并且您希望跨空间共享参数，以便每个滤波器只有一个参数集，则将 shared_axes 设置为 [1, 2]。