泄漏ReLU

classtorch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=False)[源代码]

对每个元素应用LeakyReLU函数。

$\text{LeakyReLU}(x) = \max(0, x) + \text{negative\_slope} * \min(0, x)$

或者

$\text{LeakyReLU}(x) = \begin{cases} x, & \text{ if } x \geq 0 \\ \text{negative\_slope} \times x, & \text{ otherwise } \end{cases}$

参数

• negative_slope (float) – 控制负输入值的负斜率角度。默认值：1e-2

• inplace (bool) – 是否以就地方式执行操作（可选）。默认值： False

形状:

• 输入: $(*)$，其中 * 表示任意数量的额外维度。

• 输出: $(*)$，形状与输入相同

示例:

>>> m = nn.LeakyReLU(0.1)
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)