Leaky ReLU torch

Leaky ReLU是一种常用的激活函数，它的定义如下：在输入小于0时，输出为输入乘以一个小于1的斜率值a，而在输入大于等于0时，输出与输入相等。与其他激活函数不同的是，Leaky ReLU的斜率a是一个固定的值。

Leaky ReLU可以通过torch.nn.LeakyReLU()函数来实现，其中negative_slope参数指定了斜率的值，默认为0.01。如果将inplace参数设置为True，函数将会对输入进行原地操作，否则会返回一个新的输出张量。

Leaky ReLU是深度学习中常用的激活函数之一，它可以帮助增加网络的非线性性，并且在处理负数输入时避免了ReLU的神经元死亡问题。通过引入一个小的斜率，Leaky ReLU允许负数的通过，从而提供了更好的激活范围。

总结起来，Leaky ReLU是一种常用的激活函数，它可以通过torch.nn.LeakyReLU()函数来实现，具有增加非线性性和避免神经元死亡问题的优点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [22个激活函数，ReLU、RReLU、LeakyReLU、PReLU、Sofplus、ELU、CELU、SELU、GELU、ReLU6、Sigmoid、Tanh、...](https://blog.csdn.net/toto1297488504/article/details/113791252)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch之---relu,prelu,leakyrelu](https://blog.csdn.net/zxyhhjs2017/article/details/88311707)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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