卷积神经网络中如何使用Maxout替代ReLU作为激活函数？

修改后的完整代码如下：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Maxout

model = Sequential()
# 卷积层输出通道设为 目标输出通道*Maxout分组数k，这里用最常用的k=2配置
model.add(Conv2D(512, (3, 3), input_shape=X.shape[1:]))
# 输出256通道，和原代码ReLU激活后的输出维度一致
model.add(Maxout(num_units=256))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

相关说明：

• Maxout不是无参数的逐元素激活函数，无法通过Activation('maxout')的方式调用，必须单独引入Maxout层实现
• 上述代码保持了和原逻辑一致的输出维度，你可以直接替换原有代码段使用。如果需要自定义Maxout的分组数k，只需调整Conv2D的过滤器数为「目标输出通道数 * k」即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abenezer Deribe