Keras 调用leaky

Keras 中有leaky_relu的实现。leaky_relu被整合进了relu函数。
参考官方文档：

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/backend/relu?hl=en

Arguments
x	A tensor or variable.
alpha	A scalar, slope of negative section (default=0.).
max_value	float. Saturation threshold.
threshold	float. Threshold value for thresholded activation.

alpha（超参数）值控制负数部分线性函数的梯度。当alpha = 0 ,是原始的relu函数。当alpha >0,即为leaky_relu。

查看源码，在Keras.backbend 中，也是调用tensorflow.python.ops库nn中的leaky_relu函数实现的：

def relu(x, alpha=0., max_value=None, threshold=0):"""Rectified linear unit.With default values, it returns element-wise `max(x, 0)`.Otherwise, it follows:`f(x) = max_value` for `x >= max_value`,`f(x) = x` for `threshold <= x < max_value`,`f(x) = alpha * (x - threshold)` otherwise.Arguments:x: A tensor or variable.alpha: A scalar, slope of negative section (default=`0.`).max_value: float. Saturation threshold.threshold: float. Threshold value for thresholded activation.Returns:A tensor."""if alpha != 0.:if max_value is None and threshold == 0:return nn.leaky_relu(x, alpha=alpha)    ##在这里调用了leaky_reluif threshold != 0:negative_part = nn.relu(-x + threshold)else:negative_part = nn.relu(-x)clip_max = max_value is not Noneif threshold != 0:# computes x for x > threshold else 0x = x * math_ops.cast(math_ops.greater(x, threshold), floatx())elif max_value == 6:# if no threshold, then can use nn.relu6 native TF op for performancex = nn.relu6(x)clip_max = Falseelse:x = nn.relu(x)if clip_max:max_value = _constant_to_tensor(max_value, x.dtype.base_dtype)zero = _constant_to_tensor(0, x.dtype.base_dtype)x = clip_ops.clip_by_value(x, zero, max_value)if alpha != 0.:alpha = _to_tensor(alpha, x.dtype.base_dtype)x -= alpha * negative_partreturn x

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