[source]

LeakyReLU

keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU(alpha=0.3)

ユニットがアクティブでないときに微少な勾配を可能とするRectified Linear Unitの特別なバージョン. f(x) = alpha * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0.

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • alpha: 0以上の浮動小数点数.Negative slope coefficient.

[source]

PReLU

keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)

Parametric Rectified Linear Unit: f(x) = alphas * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0, alphasはxと同じ形状の配列から学習されます.

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • init: 重みを初期化する関数.
  • weights: 重みの初期値.1つのnumpy配列を持つリスト.

参考文献


[source]

ELU

keras.layers.advanced_activations.ELU(alpha=1.0)

Exponential Linear Unit: f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x < 0, f(x) = x for x >= 0.

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • alpha: scale for the negative factor.

参考文献


[source]

ParametricSoftplus

keras.layers.advanced_activations.ParametricSoftplus(alpha_init=0.2, beta_init=5.0, weights=None)

Parametric Softplus: alpha * log(1 + exp(beta * x))

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • alpha_init: 浮動小数点数.alphaの重みの初期値.
  • beta_init: 浮動小数点数.betaの重みの初期値.
  • weights: 重みの初期値.2つのnumpy配列から構成されるリスト.

参考文献


[source]

ThresholdedReLU

keras.layers.advanced_activations.ThresholdedReLU(theta=1.0)

Thresholded Rectified Linear Unit: f(x) = x for x > theta f(x) = 0 otherwise.

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • theta: 0以上の浮動小数点数.活性化する閾値.

参考文献


[source]

SReLU

keras.layers.advanced_activations.SReLU(t_left_init='zero', a_left_init='glorot_uniform', t_right_init='glorot_uniform', a_right_init='one')

S-shaped Rectified Linear Unit.

入力形状

任意.このレイヤーをモデルの1番目のレイヤーとして利用する場合, input_shapeというキーワード引数を利用してください(サンプル数の軸を含まない整数のタプル).

出力形状

入力形状と同じ.

引数

  • t_left_init: initialization function for the left part intercept
  • a_left_init: initialization function for the left part slope
  • t_right_init: initialization function for the right part intercept
  • a_right_init: initialization function for the right part slope

参考文献