首页 > 解决方案 > 如何在卷积神经网络中使用余弦函数作为激活函数?

问题描述

使用 tf.variable_scope('layer1-conv1'):

    conv1_weights = tf.get_variable("weight",[3,3,3,32],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
    conv1_biases = tf.get_variable("bias", [32], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
    conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor, conv1_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_biases))

以上面的层为例。我应该如何将 tf.nn.relu 替换为 sin(x)?tf.nn.bias_add(conv1, conv1_biases) 是一个张量,但是 math.sin() 的参数是一个数字。希望你能帮助我。谢谢!!!

标签: pythontensorflow

解决方案


使用tf.math.sin作为您的激活函数,因为它将在您的张量上逐元素计算函数。


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