使用python实现LeakyReLU函数与其导数
时间: 2023-07-30 09:07:05 浏览: 184
在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)
LeakyReLU函数是一种修正线性单元(ReLU)的变体,它在输入为负数时不会完全变成0,而是乘以一个小的斜率。
其公式如下:
$$
LeakyReLU(x) = \begin{cases}
x & \text{ if } x > 0 \\
\alpha x & \text{ otherwise }
\end{cases}
$$
其中 $\alpha$ 是一个很小的常数,通常取 0.01 或者 0.2。
实现LeakyReLU函数的Python代码如下:
```python
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
return max(alpha * x, x)
```
其中,我们使用 `max` 函数来计算函数的值。
接下来,我们来实现LeakyReLU函数的导数。由于LeakyReLU函数在 $x > 0$ 时的导数为1,而在 $x \leq 0$ 时的导数为 $\alpha$,因此我们可以用以下公式来计算导数:
$$
\frac{\partial LeakyReLU(x)}{\partial x} = \begin{cases}
1 & \text{ if } x > 0 \\
\alpha & \text{ otherwise }
\end{cases}
$$
对应的Python代码如下:
```python
def leaky_relu_derivative(x, alpha=0.01):
if x > 0:
return 1
else:
return alpha
```
我们可以使用这两个函数来实现LeakyReLU激活函数的前向传播和反向传播。
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