activation='relu'如何换激活函数

在深度学习中，激活函数的选择对模型的性能有很大的影响。如果你想将 `activation='relu'` 更换为其他的激活函数，你可以在 Keras 中使用其他内置的激活函数，或者自定义激活函数。

下面是在 Keras 中更换激活函数的步骤：

1. 导入需要的库和模块：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 定义模型并指定激活函数，如下所示：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='sigmoid', input_dim=100))

在这个例子中，激活函数被更换为 `sigmoid`。你可以使用其他的内置激活函数，如 `tanh`, `softmax`, `linear` 等等。

3. 如果你想使用自定义激活函数，可以使用 Keras 的 `backend` 模块编写自己的激活函数。例如，如果你想使用 `swish` 激活函数，可以按照以下步骤实现：

from keras import backend as K

def swish(x):
    return K.sigmoid(x) * x

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation=swish, input_dim=100))

在这个例子中，我们定义了 `swish` 激活函数，并将其作为模型的激活函数来使用。

注意，如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，可以使用 TensorFlow 的 `tf.nn` 模块中内置的激活函数，如 `tf.nn.relu`, `tf.nn.sigmoid`, `tf.nn.tanh` 等等。