mindspore.nn.SoftShrink

class mindspore.nn.SoftShrink(lambd=0.5)

逐元素计算SoftShrink激活函数。

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

SoftShrink函数图：

参数：

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

输入：

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

  • Ascend: float16、float32、bfloat16。

  • CPU/GPU: float16、float32。

输出：

Tensor，shape和数据类型与 input 相同。

异常：

• TypeError - lambd 不是float、int或bool。

• TypeError - input 不是tensor。

• TypeError - input 的数据类型float16、float32或bfloat16。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> input = Tensor(np.array([[ 0.5297,  0.7871,  1.1754], [ 0.7836,  0.6218, -1.1542]]), mindspore.float16)
>>> softshrink = nn.SoftShrink()
>>> output = softshrink(input)
>>> print(output)
[[ 0.02979  0.287    0.676  ]
 [ 0.2837   0.1216  -0.6543 ]]