高级激活层Advanced Activation

LeakyReLU层

keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3)

LeakyRelU是修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）的特殊版本，当不激活时，LeakyReLU仍然会有非零输出值，从而获得一个小梯度，避免ReLU可能出现的神经元“死亡”现象。即，f(x)=alpha * x for x < 0, f(x) = x for x>=0

参数

• alpha：大于0的浮点数，代表激活函数图像中第三象限线段的斜率

输入shape

任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数

输出shape

与输入相同

参考文献

Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models

PReLU层

keras.layers.advanced_activations.PReLU(alpha_initializer=‘zeros‘, alpha_regularizer=None, alpha_constraint=None, shared_axes=None)

该层为参数化的ReLU（Parametric ReLU），表达式是：f(x) = alpha * x for x < 0, f(x) = x for x>=0，此处的alpha为一个与xshape相同的可学习的参数向量。

参数

• alpha_initializer：alpha的初始化函数
• alpha_regularizer：alpha的正则项
• alpha_constraint：alpha的约束项
• shared_axes：该参数指定的轴将共享同一组科学系参数，例如假如输入特征图是从2D卷积过来的，具有形如(batch, height, width, channels)这样的shape，则或许你会希望在空域共享参数，这样每个filter就只有一组参数，设定shared_axes=[1,2]可完成该目标

输入shape

任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数

输出shape

与输入相同

参考文献

• Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

ELU层

keras.layers.advanced_activations.ELU(alpha=1.0)

ELU层是指数线性单元（Exponential Linera Unit），表达式为：
该层为参数化的ReLU（Parametric ReLU），表达式是：f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0, f(x) = x for x>=0

参数

• alpha：控制负因子的参数

输入shape

任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数

输出shape

与输入相同

参考文献

• >Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)

ThresholdedReLU层

keras.layers.advanced_activations.ThresholdedReLU(theta=1.0)

该层是带有门限的ReLU，表达式是：f(x) = x for x > theta,f(x) = 0 otherwise

参数

• theata：大或等于0的浮点数，激活门限位置

输入shape

任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数

输出shape

与输入相同

参考文献

• Zero-Bias Autoencoders and the Benefits of Co-Adapting Features

原文地址：https://www.cnblogs.com/5rjscn/p/8541779.html