PReLU 类keras.layers.PReLU(
alpha_initializer="Zeros",
alpha_regularizer=None,
alpha_constraint=None,
shared_axes=None,
**kwargs
)
参数化修正线性单元激活层。
公式
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。
参数
(batch, height, width, channels) 的 2D 卷积层，并且您希望跨空间共享参数，以便每个滤波器只有一组参数，请将 shared_axes 设置为 [1, 2]。name 和 dtype。