rrelu_cn.rst

rrelu

.. py:function:: paddle.nn.functional.rrelu(x, lower=1. / 8., upper=1. / 3., training=True, name=None)

rrelu 激活函数，应用随机纠正线性单元对神经元激活，参考论文： Empirical Evaluation of Rectified Activations in Convolutional Network 。

训练阶段对负斜率进行均匀分布随机采样：

rrelu(x)=
    \left\{
        \begin{array}{rcl}
            x, & & if \ x >= 0 \\
            a * x, & & otherwise \\
        \end{array}
    \right.

其中，x 为输入的 Tensor，a 是服从（lower，upper ）均匀分布的随机值。

测试阶段负斜率取均匀分布上下边界（lower 及 upper ）的平均值：

rrelu(x)=
    \left\{
        \begin{array}{rcl}
            x, & & if \ x >= 0 \\
            (lower + upper) * 0.5 * x, & & otherwise \\
        \end{array}
    \right.

其中，x 为输入的 Tensor，lower 及 upper 是随机均匀分布的上下边界。

参数

• x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float16、float32、float64。
• lower (float，可选) - 负值斜率的随机值范围下限，lower 包含在范围中。支持的数据类型：float。默认值为 0.125。
• upper (float，可选) - 负值斜率的随机值范围上限，upper 包含在范围中。支持的数据类型：float。默认值为 0.333。
• training (bool，可选) - 标记是否为训练阶段。默认：True。
• name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，数据类型和形状同 x 一致。

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.functional.rrelu