Tensorflow.js tf.leakyRelu()函数介绍

Tensorflow.js是一个在浏览器中运行的机器学习框架，它提供了很多常用的机器学习函数。其中，tf.leakyRelu()函数是一种激活函数，本文将介绍该函数的用法及其作用。

tf.leakyRelu()函数的作用

tf.leakyRelu()函数是一种修正线性单元（ReLU）的变型。修正线性单元是一种常用的激活函数，经常用于卷积神经网络中。但是，修正线性单元的一个问题是当输入为负时，输出会被置为0，这会导致信息的丢失。为了解决这个问题，人们提出了一种修改版的ReLU——tf.leakyRelu()。在tf.leakyRelu()中，当输入为负数时，不再将输出置为0，而是乘以一个接近于0的小值，通常为0.2。

tf.leakyRelu()函数的用法

tf.leakyRelu()函数的用法非常简单。它只有一个参数——x，表示输入的张量。x可以是一个张量，也可以是一个数组或一个值。

tf.leakyRelu(x, alpha)

参数说明：

• x：输入的张量。
• alpha：斜率系数，默认为0.2。

下面的例子演示了如何使用tf.leakyRelu()函数：

const input = tf.tensor([-1, 0, 1, 2]);
const alpha = 0.1;
const output = tf.leakyRelu(input, alpha);
output.print();

输出如下：

Tensor
    [-0.1, 0, 1, 2]

这个例子中，input是一个包含4个数的张量，它包含负数、0和正数。在tf.leakyRelu()中，alpha被设置为0.1。函数的输出为与输入大小相同的张量，其中负数被以0.1的斜率系数为标准进行了适当的缩放。

总结

tf.leakyRelu()函数是一种修正线性单元（ReLU）的变型。它解决了ReLU函数在输入为负值时丢失信息的问题。在Tensorflow.js中使用tf.leakyRelu()非常简单，只需要提供一个张量作为输入即可。