Softshrink

class torch.nn.Softshrink(lambd=0.5)

逐元素地套用軟收縮函數。

$$\text{SoftShrinkage}(x) = \begin{cases} x - \lambda, & \text{ if } x > \lambda \\ x + \lambda, & \text{ if } x < -\lambda \\ 0, & \text{ otherwise } \end{cases}$$

參數

lambd (float) – $\lambda$（必須不小於零）Softshrink 公式中的 $\lambda$ 值。預設值：0.5

形狀

• 輸入：$(*)$，其中 $*$ 代表任意數量的維度。

• 輸出：$(*)$，與輸入形狀相同。

範例

>>> m = nn.Softshrink()
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)