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Python tf.keras.activations.hard_sigmoid用法及代码示例


硬 sigmoid 激活函数。

用法

tf.keras.activations.hard_sigmoid(
    x
)

参数

  • x 输入张量。

返回

  • 硬 sigmoid 激活，定义为：
    • if x < -2.5:return 0
    • if x > 2.5:return 1
    • if -2.5 <= x <= 2.5:return 0.2 * x + 0.5

sigmoid 激活的更快近似。 sigmoid 函数的分段线性逼近。参考：'https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_sigmoid'

例如：

a = tf.constant([-3.0,-1.0, 0.0,1.0,3.0], dtype = tf.float32)
b = tf.keras.activations.hard_sigmoid(a)
b.numpy()
array([0. , 0.3, 0.5, 0.7, 1. ], dtype=float32)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.activations.hard_sigmoid。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。