Как сделать кусочную функцию активации с Python в TensorFlow?

Question

Активная функция в моем CNN имеет вид:

abs(X)< tou  f = 1.716tanh(0.667x)
x >= tou     f = 1.716[tanh(2tou/3)+tanh'(2tou/3)(x-tou)]
x <= -tou    f = 1.716[tanh(-2tou/3)+tanh'(-2tou/3)(x+tou)]

tou постоянная

Таким образом, в TensorFlow можно сделать собственную функцию активации. Я не хочу писать это на C++ и перекомпилировать весь TensorFlow.

Как я могу использовать функцию, доступную в TensorFlow, для ее достижения?

Answer 1

В tenorflow легко написать свою собственную функцию активации, если она включает уже существующие операции, для вашего случая вы можете использовать tf.case

f = tf.case({tf.less(tf.abs(x), tou): lambda: 7.716 * tf.tanh(0.667 * x),
         tf.greater_equal(x, tou): lambda: 1.716 * tf.tanh(2 * tou / 3) + 1.716 * tf.tanh(2 * tou / 3) * (x - tou)},
        default=lambda: 1.716 * tf.tanh(-2 * tou / 3) + 1.716 * tf.tanh(-2 * tou / 3) * (x + tou), exclusive=True)