python | tensorlow nn . rel()和 nn . Leakey _ rel()
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Tensorflow 是谷歌开发的开源机器学习库。其应用之一是开发深度神经网络。模块**tensorflow.nn**为许多基本的神经网络操作提供支持。
激活函数是应用于神经网络层输出的函数，然后作为输入传递给下一层。激活函数是神经网络的重要组成部分，因为它们提供非线性，没有非线性，神经网络就简化为逻辑回归模型。最广泛使用的激活函数是整流线性单元。ReLU 定义为
。由于以下原因，ReLU 在最近成为一种流行的选择:
- 计算速度更快:ReLU 是一个高度简化的函数，很容易计算。
- 更少的消失梯度:在机器学习中，参数的更新与误差函数相对于该参数的偏导数成正比。如果梯度变得非常小，更新将不会有效，网络可能会停止训练。ReLU 在正方向上不饱和，而其他激活函数如 sigmoid 和双曲正切在两个方向上都饱和。因此，它具有更少的消失梯度，导致更好的训练。
功能nn.relu()为张量流中的 ReLU 提供支持。
语法 : tf.nn.relu(特征，名称=无)
参数 : 特征:以下任一类型的张量:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。 名称(可选):操作的名称。
返回类型:与特征类型相同的张量。
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5], dtype = tf.float32)
# Applying the ReLu function and
# storing the result in 'b'
b = tf.nn.relu(a, name ='ReLU')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input type:', a)
print('Input:', sess.run(a))
print('Return type:', b)
print('Output:', sess.run(b))
输出:
Input type: Tensor("Const_10:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4000001 -2.0999999 0\. -6.5 ]
Return type: Tensor("ReLU_9:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 1\. 0\. 3.4000001 0\. 0\. 0\. ]
泄漏的 ReLU: ReLu 函数存在所谓的“垂死的 ReLu”问题。由于负端 ReLU 函数的斜率为零，因此粘在负端的神经元不太可能从中恢复。这导致神经元每次输入都输出零，从而使其无用。这个问题的一个解决方案是使用漏 ReLU，它在负侧有一个小的斜率。
nn.leaky_relu() 功能为张量流中的 ReLU 提供支持。
语法 : tf.nn.leaky_relu(特征，alpha，名称=无)
参数 : 特征:以下任一类型的张量:float32、float64、int32、uint8、int16、int8、int64、bfloat16、uint16、half、uint32、uint64。 α:函数的斜率为 x < 0。默认值为 0.2。 名称(可选):操作的名称。
返回类型:与特征类型相同的张量。
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5], dtype=tf.float32)
# Applying the Leaky ReLu function with
# slope 0.01 and storing the result in 'b'
b = tf.nn.leaky_relu(a, alpha=0.01, name='Leaky_ReLU')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input type:', a)
print('Input:', sess.run(a))
print('Return type:', b)
print('Output:', sess.run(b))
输出:
Input type: Tensor("Const_2:0", shape=(6,), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4000001 -2.0999999 0\. -6.5 ]
Return type: Tensor("Leaky_ReLU_1/Maximum:0", shape=(6,), dtype=float32)
Output: [ 1\. -0.005 3.4000001 -0.021 0\. -0.065 ]
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