TensorFlow中如何应用LeakyReLU以避免神经元死亡？

在TensorFlow中，你可以使用`tf.nn.leaky_relu`函数来应用Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU)。Leaky ReLU引入了一个小的负斜率，使得即使输入为负数，神经元也不会完全停止激活。下面是如何在TensorFlow中使用Leaky ReLU的示例：

import tensorflow as tf

# 假设我们有一个张量input_data
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 应用Leaky ReLU
leaky_relu_output = tf.nn.leaky_relu(input_data, alpha=0.01)  # α参数设置为0.01是一个常见的值

# 创建会话并运行
with tf.Session() as sess:
    output = sess.run(leaky_relu_output, feed_dict={input_data: your_input_array})

在这个例子中，`alpha`参数定义了负区间的斜率，默认值通常较小，比如0.01。这样可以防止神经元“死亡”。