Softshrink

类 torch.nn.Softshrink(lambd=0.5) [源代码]

逐元素地应用软阈值函数。

$\text{SoftShrinkage}(x) = \begin{cases} x - \lambda, & \text{ if } x > \lambda \\ x + \lambda, & \text{ if } x < -\lambda \\ 0, & \text{ otherwise } \end{cases}$

参数

lambd (float) – $\lambda$ 的值（必须大于或等于零），用于 Softshrink 公式。默认值：0.5

形状:

• 输入: $(*)$，其中$*$表示任意维度的数量。

• 输出: $(*)$，形状与输入相同。

示例:

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