def custom_activation(x, alpha=0.01, beta=0.01):
    if (x < 0):
        return alpha * x
    elif (x <= 1):
        return x
    else:
        return 1 + beta * (x - 1) 

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(width, heigth, 3)))
model.add(Dense(500, activation = custom_activation))

from keras import backend as K

На сайте осуществляется обработка файлов cookie, необходимых для работы сайта, а также для анализа использования сайта и улучшения предоставляемых сервисов с использованием метрической программы Яндекс.Метрика.

Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на обработку файлов cookie, необходимых для работы сайта. Другие опции вы можете выбрать по своему усмотрению.

По нижеприведенным ссылкам мы можете ознакомиться с действующим на сайте пользовательским соглашением и политикой конфиденциальности.

Пользовательское соглашение
Политика конфиденциальности

	Необходимые cookie
	Cookie для сбора статистики
	Cookie для маркетинга и рекламы