Keras ReLU层 - Python

Keras是一个用于构建和训练神经网络的高级API，它是基于Python编写的。在深度学习中，ReLU(线性修正单元)是一种常用的激活函数，能够提高模型的非线性表达能力。ReLU层是Keras中实现ReLU激活函数的方法之一。本文将介绍Keras中ReLU层的使用方法。

安装Keras

在使用Keras之前，需要首先安装Keras库和其所依赖的库。可以通过以下方式安装：

!pip install keras

ReLU层的使用方法

创建ReLU层的语法如下：

keras.layers.ReLU(max_value=None, negative_slope=0, threshold=0)

其中，参数max_value指定ReLU层输出的最大值，如果指定为None，则不进行上限约束。参数negative_slope指定当输入小于或等于0时，ReLU层输出的负数斜率，即LeakyReLU激活函数中的负数斜率。参数threshold指定输入的阈值，当输入小于等于阈值时，ReLU层输出0。

使用ReLU层的示例如下：

from keras.layers import Input, Dense, ReLU
from keras.models import Model

inputs = Input(shape=(10,))
x = Dense(128)(inputs)
x = ReLU()(x)
predictions = Dense(1)(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

在这个示例中，我们使用Dense层创建了一个具有128个神经元的全连接层，然后使用ReLU层对其进行激活。最终我们再添加一个包含一个神经元的输出层。

总结

在这篇文章中，我们介绍了Keras中ReLU层的使用方法。ReLU层是深度学习中一种常用的激活函数，能够提高模型的非线性表达能力。我们通过一个简单的例子演示了如何使用Keras中的ReLU层。