Keras hat jedoch beide Funktionen in den Dokumenten .
Undichte ReLU
return K.relu(inputs, alpha=self.alpha)
Daher (siehe Relu-Code )
PReLU
def call(self, inputs, mask=None):
pos = K.relu(inputs)
if K.backend() == 'theano':
neg = (K.pattern_broadcast(self.alpha, self.param_broadcast) *
(inputs - K.abs(inputs)) * 0.5)
else:
neg = -self.alpha * K.relu(-inputs)
return pos + neg
Daher ist
Frage
Habe ich etwas falsch gemacht? Sind und gleich (unter der Annahme von ?)f 2 f α ∈ ( 0 , 1 )
neural-network
Martin Thoma
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