create_dl_layer_activationT_create_dl_layer_activationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationcreate_dl_layer_activation (Operator)

Name

create_dl_layer_activationT_create_dl_layer_activationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationcreate_dl_layer_activation — Erstellen eines Activation-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_activationcreate_dl_layer_activationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationcreate_dl_layer_activation erzeugt einen Activation-Layer dessen Handle in DLLayerActivationDLLayerActivationDLLayerActivationDLLayerActivationDLLayerActivationdllayer_activation zurückgegeben wird.

Der Parameter DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input bestimmt den zuführenden Eingabelayer und erwartet das Layer-Handle als Wert.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Der Parameter ActivationTypeActivationTypeActivationTypeActivationTypeactivationTypeactivation_type setzt den Typ der Aktivierung. Unterstützte Aktivierungstypen sind:

'relu'"relu""relu""relu""relu""relu":

Rectified linear unit (ReLU) Aktivierung. Durch das Setzen eines spezifischen ReLU-Parameters kann statt des Standard ReLU ein anderer Typ spezifiziert werden:

• Standard ReLU, definiert durch:

• begrenzter (bounded) ReLU, definiert durch: Setzen des generischen Parameters 'upper_bound'"upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound" führt zu einem begrenzten ReLU und legt den Wert von fest.

• Leaky ReLU:, definiert durch: Setzen des generischen Parameter 'leaky_relu_alpha'"leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha" führt zu einem leaky ReLU und legt den Wert fest.

'sigmoid'"sigmoid""sigmoid""sigmoid""sigmoid""sigmoid":

Sigmoid-Aktivierung, die wie folgt definiert ist:

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false""false"

'upper_bound'"upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound":

Fließkommawert, der eine obere Grenze für eine ReLU angibt. Wenn der Activation-Layer Teil eines Modells ist, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erstellt wurde, kann die obere Grenze aufgehoben werden indem mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param ein leeres Tupel für 'upper_bound'"upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound""upper_bound" gesetzt wird.

Default: []

'leaky_relu_alpha'"leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha":

Float-Wert, der den alpha Parameter eines Leaky ReLU definiert.

Restriktion: Der Wert von 'leaky_relu_alpha'"leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha""leaky_relu_alpha" muss positiv oder Null sein.

Default: 0.0

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_activationcreate_dl_layer_activationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationCreateDlLayerActivationcreate_dl_layer_activation erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Modul

Deep Learning Training