[英]Is there any difference between relu as an activation function or a layer?
relu 作為激活函數或層之間有什么區別嗎？ 例如
Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3), activation='relu',padding='SAME', name='conv_2')
或者
Conv2D(filters=8, kernel_size=(3, 3),padding='SAME', name='conv_2'),
ReLU()
沒有實際區別，除了后者，您可以為 Relu()* 分配/設置參數。 在第一種情況下，我相信它使用默認參數。
*https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/ReLU
keras 激活函數層：model.add Activation('relu') 給出無效的語法錯誤
[英]keras activation function layer: model.add Activation('relu') gives invalid syntax error
使用 softmax 作為 tf.keras 中的連續層和使用 softmax 作為密集層的激活函數有什么區別？
[英]what is the difference between using softmax as a sequential layer in tf.keras and softmax as an activation function for a dense layer?
在簡單的多層FFNN中，只有ReLU激活功能無法收斂
[英]In simple multi-layer FFNN only ReLU activation function doesn't converge
BinaryCrossentropy(from_logits=True) 作為損失而不是最后一層的 softmax 激活有什么區別？
[英]What is the difference between BinaryCrossentropy(from_logits=True) as loss instead of softmax activation at the last layer?
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