這篇文章主要介紹Keras中Leaky ReLU等高級激活函數怎么用，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
在用Keras來實現CNN等一系列網絡時，我們經常用ReLU作為激活函數，一般寫法如下：
from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
上面這段代碼實現了一個基本的卷積神經網絡，用ReLU作為激活函數,關于ReLU具體內容不做詳細介紹。還有一些常用的主流激活函數：
softmax: 在多分類中常用的激活函數，是基于邏輯回歸的。
Softplus：softplus(x)=log(1+e^x)，近似生物神經激活函數，最近出現的。
Relu：近似生物神經激活函數，最近出現的。
tanh：雙曲正切激活函數，也是很常用的。
sigmoid：S型曲線激活函數，最常用的。
hard_sigmoid：基于S型激活函數。
linear：線性激活函數，最簡單的。
主流的激活函數可以如上述例子一樣通過名稱直接使用，但是還有一些復雜的激活函數如：Leaky ReLU、PReLU是不可以這樣直接使用的，必須使用add方法將高級激活函數作為層（layer）來使用，舉例如下：
from keras import layers from keras import models from keras.layers import LeakyReLU model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(28, 28, 1))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.05)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.05)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.05))
這里我們在卷積層中去掉激活函數的參數，并在卷積層后加入高級激活層，下面來測試：
>>model.summary()
這里從整個網絡結構的結果可以看出，卷積層后確實加入了一層新的激活層，使用的是LeakyReLU函數。
補充知識：Keras 調用leaky_relu
Keras 中有leaky_relu的實現。leaky_relu被整合進了relu函數。
參考官方文檔：
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/backend/relu?hl=en
| Arguments | |
|---|---|
| x | A tensor or variable. |
| alpha | A scalar, slope of negative section (default=0.). |
| max_value | float. Saturation threshold. |
| threshold | float. Threshold value for thresholded activation. |
alpha（超參數）值控制負數部分線性函數的梯度。當alpha = 0 ,是原始的relu函數。當alpha >0,即為leaky_relu。
查看源碼，在Keras.backbend 中，也是調用tensorflow.python.ops庫nn中的leaky_relu函數實現的：
def relu(x, alpha=0., max_value=None, threshold=0): """Rectified linear unit. With default values, it returns element-wise `max(x, 0)`. Otherwise, it follows: `f(x) = max_value` for `x >= max_value`, `f(x) = x` for `threshold <= x < max_value`, `f(x) = alpha * (x - threshold)` otherwise. Arguments: x: A tensor or variable. alpha: A scalar, slope of negative section (default=`0.`). max_value: float. Saturation threshold. threshold: float. Threshold value for thresholded activation. Returns: A tensor. """ if alpha != 0.: if max_value is None and threshold == 0: return nn.leaky_relu(x, alpha=alpha) ##在這里調用了leaky_relu if threshold != 0: negative_part = nn.relu(-x + threshold) else: negative_part = nn.relu(-x) clip_max = max_value is not None if threshold != 0: # computes x for x > threshold else 0 x = x * math_ops.cast(math_ops.greater(x, threshold), floatx()) elif max_value == 6: # if no threshold, then can use nn.relu6 native TF op for performance x = nn.relu6(x) clip_max = False else: x = nn.relu(x) if clip_max: max_value = _constant_to_tensor(max_value, x.dtype.base_dtype) zero = _constant_to_tensor(0, x.dtype.base_dtype) x = clip_ops.clip_by_value(x, zero, max_value) if alpha != 0.: alpha = _to_tensor(alpha, x.dtype.base_dtype) x -= alpha * negative_part return x
以上是Keras中Leaky ReLU等高級激活函數怎么用的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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