Define custom activation functions in tensorflow.
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一、在TensorFlow框架中广泛采用的模型构建方式
import tensorflow as tf
model=tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='normal', activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='relu')
)]
上述代码段中设置了两个层级，最终输出结果为单一元素。
若希望尝试自定义激活函数，同时又不希望编写大量代码，可采用如下方式：
例如，可以设定tanh函数
二、在keras官方网站中关于自定义激活函数的相关描述如下：
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