keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.3)是什么意思

它是Keras中的激活函数LeakyReLU，它的alpha参数是负半轴的斜率。当输入是负数时，LeakyReLU函数的输出是输入的alpha倍，而当输入是正数时，输出等于输入。该函数的作用是使神经元的输出不会被负数饱和（即变得非常小），从而提高模型的鲁棒性和性能。

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tcn.add(tf.keras.layers.Dense(64)) tcn.add(tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.3))

这段代码是在构建一个Temporal Convolutional Network（TCN）模型中添加了一个64个神经元的全连接层，并使用LeakyReLU激活函数进行激活。TCN是一种用于时间序列数据建模的深度学习架构，其主要特点是通过不同大小的卷积核来捕获不同时间尺度的信息，从而实现对长期依赖关系的建模。LeakyReLU函数是一种修正线性单元（ReLU）的变体，具有负斜率，可以缓解ReLU在负数区域出现的问题。

keras.layers.LeakyReLU(alpha = 0.2)

keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)是一个在Keras框架中的激活函数，LeakyReLU代表泄露整流线性单元。在神经网络中，激活函数用于添加非线性性，使神经网络可以解决更复杂的问题。LeakyReLU与ReLU非常相似，但是它允许负输入值通过，而不是将它们变为零。这可以帮助防止“神经元死亡”的问题，即当神经元的权重更新导致其输出永远为零时发生的问题。Alpha是用于指定LeakyReLU斜率的超参数，通常在0.01到0.3之间。