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ELU
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Unidad lineal exponencial.
La unidad lineal exponencial (ELU) con alpha > 0
es:
x
si x > 0
y alpha * (exp(x) - 1)
si x < 0
.
El hiperparámetro alpha
ELU controla el valor al que se satura un ELU para entradas netas negativas. Los ELU disminuyen el efecto de degradado de desaparición.
Los ELU tienen valores negativos que acercan la media de las activaciones a cero. Las activaciones medias más cercanas a cero permiten un aprendizaje más rápido a medida que acercan el gradiente al gradiente natural. Los ELU se saturan a un valor negativo cuando el argumento se vuelve más pequeño. Saturación significa una pequeña derivada que disminuye la variación y la información que se propaga a la siguiente capa.
Ejemplo de uso:
Operand<TFloat32> input = ...;
ELU<TFloat32> elu = new ELU<>(tf, 2.0f);
Operand<TFloat32> result = elu.call(input);
Constructores públicos
| |
| ELU (Ops tf, doble alfa) Crea un nuevo ELU |
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
Clase final <?> | getClass () |
En t | hashCode () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | toString () |
vacío final | esperar (largo arg0, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | esperar () |
Constructores públicos
ELU público (Ops tf)
Parámetros
tf | las operaciones de TensorFlow |
---|
ELU público (Ops tf, doble alfa)
Parámetros
tf | las operaciones de TensorFlow |
---|
alfa | Pendiente escalar de sección negativa. Controla el valor al que se satura un ELU para entradas netas negativas. |
---|
Métodos públicos
Obtiene la operación de cálculo para la activación.
Parámetros
aporte | el tensor de entrada |
---|
Devoluciones
- El operando para la activación
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Última actualización: 2021-04-01 (UTC)
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"label":"Muy complicado o demasiados pasos"
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"label":"Problema de traducción"
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