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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.nn.SoftShrink

class mindspore.nn.SoftShrink(lambd=0.5)

SoftShrink激活函数。

$$\begin{array}{r}\text{SoftShrink}(x)=\{\begin{array}{ll}x-\lambda ,& \text{ if }x>\lambda \\ x+\lambda ,& \text{ if }x<-\lambda \\ 0,& \text{ otherwise }\end{array}\end{array}$$

参数：

• lambd (float) - Softshrink公式中的 $\lambda$ ，必须不小于零。默认值：0.5。

输入：

• input_x (Tensor) - SoftShrink的输入，任意维度的Tensor，数据类型为float16或float32。

输出：

Tensor，shape和数据类型与 input_x 相同。

异常：

• TypeError - lambd 不是float。

• TypeError - input_x 不是tensor。

• TypeError - input_x 的数据类型既不是float16也不是float32。

• ValueError - lambd 小于0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> input_x = Tensor(np.array([[ 0.5297,  0.7871,  1.1754], [ 0.7836,  0.6218, -1.1542]]), mstype.float16)
>>> softshrink = nn.SoftShrink()
>>> output = softshrink(input_x)
>>> print(output)
[[ 0.02979  0.287    0.676  ]
 [ 0.2837   0.1216  -0.6543 ]]