Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: Selu
#include <nn_ops.h> Oblicza skalowane wykładniczo liniowo: scale * alpha * (exp(features) - 1)
Streszczenie
jeśli < 0, scale * features inaczej.
Do użycia razem z `initializer = tf.variance_scaling_initializer(factor=1.0, mode='FAN_IN') . For correct dropout, use tf.contrib.nn.alpha_dropout`.
Zobacz Samonormalizujące się sieci neuronowe
Argumenty:
Zwroty:
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Selu Class Reference\n\ntensorflow::ops::Selu\n=====================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`\n\nSummary\n-------\n\nif \\\u003c 0, `scale * features` otherwise.\n\nTo be used together with \\`initializer = tf.variance_scaling_initializer(factor=1.0, mode='FAN_IN')`. For correct dropout, use`tf.contrib.nn.alpha_dropout\\`.\n\nSee [Self-Normalizing Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1706.02515)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The activations tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Selu](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1a88f67ba3de20218b6f358fe1b42a2c0e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` features)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [activations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1a9f56fd12aa8ff91d72bdc1ddf78a25a4) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1af165a25926d9e6d6d8ed7a8a92669708) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1a4181a5102bde25d44784c848747d66aa)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1a809153677a62b584a98e0d72c08c4b79)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_selu_1a5632258afc78d8ed6dd80dc8739e8c30)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### activations\n\n```text\n::tensorflow::Output activations\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Selu\n\n```gdscript\n Selu(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input features\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
