ELU

class torch.nn.ELU(alpha=1.0, inplace=False)

对每个元素应用指数线性单元（ELU）函数。

论文中描述的方法：通过指数线性单元（ELUs）实现快速且准确的深度网络学习。

ELU 定义为：

$$\text{ELU}(x) = \begin{cases} x, & \text{ if } x > 0\\ \alpha * (\exp(x) - 1), & \text{ if } x \leq 0 \end{cases}$$

Parameters

• alpha (float) – ELU 公式的 $\alpha$ 值。默认值：1.0

• inplace (布尔值) – 可以选择就地执行操作。默认值：False

Shape:

• 输入：$(*)$，其中 $*$ 表示任意数量的维度。

• 输出: $(*)$, 与输入形状相同。

示例：

>>> m = nn.ELU()
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)