Python tf.nn.relu6用法及代码示例

计算整流线性 6：min(max(features, 0), 6)。

用法

tf.nn.relu6(
    features, name=None
)

与 tf.nn.relu 相比，通过鼓励模型更早地学习稀疏特征，relu6 激活函数在低精度条件(例如定点推理)下表现出更好的经验。来源：CIFAR-10 上的卷积深度信念网络：Krizhevsky 等人，2010。

例如：

x = tf.constant([-3.0, -1.0, 0.0, 6.0, 10.0], dtype=tf.float32)
y = tf.nn.relu6(x)
y.numpy()
array([0., 0., 0., 6., 6.], dtype=float32)

参考：

CIFAR-10 上的卷积深度信念网络：Krizhevsky 等人，2010 (pdf)