layers.LeakyReLU

`layers.LeakyReLU` 是 Keras 中一个激活函数，它与传统的 ReLU 激活函数类似，但在输入为负数时会有一个小的斜率，避免了 ReLU 的“死亡神经元”问题。其公式为：f(x) = alpha * x (x < 0), f(x) = x (x >= 0)，其中 alpha 为负数，通常取 0.2。

相关问题

tf.keras.layers.leakyrelu

b'tf.keras.layers.leakyrelu' 是 TensorFlow Keras 中的一个层，它实现了 LeakyReLU 激活函数。它将小于 0 的输入值乘以一个小于 1 的斜率，以保留负数部分的一些信息。这个函数在深度学习中广泛使用，可以帮助模型更好地学习并防止过拟合。

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。