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应用整流线性单元激活
Y = relu (X)
整流线性单元(ReLU)激活操作执行非线性阈值操作,其中任何小于零的输入值都被设置为零。
这个操作相当于
f ( x ) = { x , x > 0 0 , x ≤ 0.
请注意
这个函数将ReLU操作应用于dlarray数据。如果您想在layerGraph对象或层数组,使用以下层:
dlarray
layerGraph
层
reluLayer
例子
Y= relu (X)计算输入的ReLU激活X通过应用阈值运算。中所有的值X小于0的被设为0。
Y= relu (X)
Y
X
全部折叠
创建一个格式化的dlarray对象,该对象包含一批128张28乘28的3通道图像。指定的格式“SSCB”(空间,空间,渠道,批处理)。
“SSCB”
miniBatchSize = 128;inputSize = [28 28];numChannels = 3;X =兰特(inputSize (1) inputSize (2), numChannels, miniBatchSize);X = dlarray (X,“SSCB”);
查看输入数据的大小和格式。
大小(X)
ans =1×428 28 3 128
dim (X)
ans = ' SSCB '
方法应用ReLU操作线性整流函数(Rectified Linear Unit)函数。
线性整流函数(Rectified Linear Unit)
Y = relu (X);
查看输出的大小和格式。
大小(Y)
退去(Y)
输入数据,指定为格式化或非格式化dlarray对象。
ReLU激活,返回为dlarray.输出Y是否与输入具有相同的基础数据类型X.
如果输入数据X是一个格式化的dlarray,Y具有与?相同的维度格式X.如果输入数据没有格式化dlarray,Y是一个非格式化dlarray具有与输入数据相同的维度顺序。
使用注意事项和限制:
当输入参数X是一个dlarray使用类型的基础数据gpuArray,该功能运行在GPU上。
gpuArray
有关更多信息,请参见在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
介绍了R2019b
dlarray|dlconv|batchnorm|leakyrelu|gelu|dlgradient|dlfeval
dlconv
batchnorm
leakyrelu
gelu
dlgradient
dlfeval
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