nn.LeakyReLU()

`nn.LeakyReLU()`是PyTorch中实现LeakyReLU激活函数的类。它的构造函数有两个可选参数：

- `negative_slope`：默认值为0.01，表示当输入小于0时的斜率。
- `inplace`：默认值为False，表示是否将输出直接覆盖到输入的张量上。

使用`nn.LeakyReLU()`时，可以像下面这样调用：

import torch.nn as nn

# 创建一个有LeakyReLU激活函数的全连接层
layer = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)
activation = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True)

# 将激活函数应用于全连接层输出
output = activation(layer(input))

在这个例子中，我们创建了一个有LeakyReLU激活函数的全连接层，并将其应用于输入张量`input`。我们通过指定`negative_slope`和`inplace`参数来自定义LeakyReLU的行为。例如，我们将`negative_slope`设置为0.2表示当输入小于0时的斜率为0.2，将`inplace`设置为True表示直接在输入张量上进行覆盖。

相关问题

nn.LeakyReLU

nn.LeakyReLU是PyTorch中的一个激活函数，它是Leaky Rectified Linear Unit（泄露修正线性单元）的缩写。与ReLU相比，LeakyReLU在负轴上保留了一些值，通过引入一个小的斜率来缓解激活值过小导致的问题。LeakyReLU的公式如下：

LeakyReLU(x) = max(0, x) + α * min(0, x)

其中，x是输入值，α是斜率，默认值为0.01。

nn.leakyrelu和nn.sigmoid

nn.leakyrelu和nn.sigmoid是PyTorch库中的激活函数。

nn.leakyrelu是一个带有负斜率的整流线性单元（rectified linear unit）。它可以通过引入一个小的负斜率来解决ReLU函数在负数输入时导致的神经元死亡问题。nn.leakyrelu函数可以通过调用torch.nn.LeakyReLU()来使用。它可以应用于标量、向量和多维数组输入。例如，对于输入x，可以使用LeakyReLU进行激活，如下所示：
leakyrelu = nn.LeakyReLU()
out = leakyrelu(x)

nn.sigmoid是一个Sigmoid函数，它将输入映射到0和1之间的值。它常用于二分类问题的输出层。nn.sigmoid函数可以通过调用torch.nn.Sigmoid()来使用。它也可以应用于标量、向量和多维数组输入。例如，对于输入x，可以使用Sigmoid进行激活，如下所示：
sigmoid = nn.Sigmoid()
out = sigmoid(x)

需要注意的是，nn.leakyrelu和nn.sigmoid可以在网络层定义时使用nn.LeakyReLU()和nn.Sigmoid()，也可以作为函数调用在forward函数中使用F.leaky_relu()和F.sigmoid()。两者的使用场景有所不同，具体取决于你的需求和网络结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）](https://blog.csdn.net/qq_43665602/article/details/126573992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d](https://blog.csdn.net/weixin_42495721/article/details/111518564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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