Machine learning 如何在PYLERN2的隐藏层中使用泄漏ReLus作为激活函数

我正在使用Pylern2库设计一个CNN。我想在一层中使用Leaky ReLus作为激活函数。有没有任何可能的方法可以使用pylearn2实现这一点？我必须为它编写一个自定义函数，还是Pyrearn2具有tha的内置函数？如果是，如何编写自定义代码？有人能帮我吗？

超级类是一种通用的卷积元素层。在它的子类中，有一个使用类的卷积校正线性层

在应用方法中：

正如温文评论所指出的：

。。。最近引入的Maxout神经元是对ReLU及其泄漏版本的推广

例子是或

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在中缺乏答案的原因可能是大部分是由研究人员撰写的，因此，中第13点的阈值可能很高。

这是有效的。谢谢你。是的，在互联网上很难找到关于这个问题的任何信息。我也很难弄清楚PyLearn2的工作原理。我不得不花一些时间阅读源代码。很有启发性，tho。

    p = linear_response * (linear_response > 0.) + self.left_slope *\
        linear_response * (linear_response < 0.)