keras.layers.LeakyReLU(alpha = 0.2)

时间: 2023-03-20 16:03:28 浏览: 105
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。
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修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

修改如下: ```python def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out = tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same')(d0) out = tf.keras.layers.Conv2D(3, 1, 1, 'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) ``` 将 `ConvLSTM2D` 替换为 `ConvRNN2D` 即可,它们的参数意义和使用方法都是一样的。

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

请注意,ConvRNN2D层在Keras中是一个实验性的层,需要安装Tensorflow 2.0才能使用。下面是使用ConvRNN2D替换ConvLSTM2D的代码: ``` from tensorflow.keras.layers import ConvRNN2D class Generator(): def __init__(self, input_shape=(10, 128, 128, 3)): self.input_shape = input_shape def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=self.input_shape) out = ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=(3,3), padding='same', return_sequences=False)(d0) out = tf.keras.layers.Conv2D(3, 1, 1, 'same')(out) return tf.keras.Model(inputs=d0, outputs=out) model = Generator().build_generator() model.summary() ``` 请注意,ConvRNN2D层的输入形状应该是(batch_size, time_steps, rows, cols, filters),因此我们将输入形状设置为(10, 128, 128, 3),其中10是时间步长。ConvRNN2D层的输出形状是(batch_size, rows, cols, filters),因此我们需要使用return_sequences=False来指示输出一个张量,而不是一个序列。

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能给我讲讲这段代码吗def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate): net = incoming identity = incoming # net = BatchNormalization()(net) # net = Activation('relu')(net) net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # net = BatchNormalization()(net) net = Activation('relu')(net) # net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # 计算全局均值 net_abs = Lambda(abs_backend)(net) abs_mean = GlobalAveragePooling1D()(net_abs) # 计算系数 # 输出通道数 scales = Dense(filters, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(abs_mean) # scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales) # 计算阈值 thres = keras.layers.multiply([abs_mean, scales]) # 软阈值函数 sub = keras.layers.subtract([net_abs, thres]) zeros = keras.layers.subtract([sub, sub]) n_sub = keras.layers.maximum([sub, zeros]) net = keras.layers.multiply([Lambda(sign_backend)(net), n_sub]) if identity.shape[-1] == filters: shortcut = identity else: shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity) # shortcut(捷径) net = keras.layers.add([net, shortcut]) return net

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