Python 如何使用`tf.keras.activations.relu（）``在MLP中剪裁图层输出？

根据tf.keras.activations.relu（x，alpha=0.0，max_value=None，threshold=0）似乎在[threshold，max_value]范围内剪辑

x

，但必须指定

x

。如何使用它来剪裁神经网络层的输出？还是有更方便的方法

假设我只想在结果介于0和5之间时输出10×10 2D数组中所有元素的线性组合

将tensorflow导入为tf
从tensorflow进口keras
model=keras.models.Sequential（）
model.add（keras.layers.Flatten（input_shape=[10,10]））
model.add（keras.layers.Dense（1，activation='relu'）#输出层

在神经网络中剪裁一层的输出？你能解释一下剪裁神经网络中一层的输出是什么意思吗？你能解释一下这是什么意思吗