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Description
(此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE,更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览)
【任务说明】
任务标题:为 Paddle 新增 RReLU 激活函数
技术标签:深度学习框架,C++,优化算法
任务难度:中等
详细描述:RRELU激活函数是从Empirical Evaluation of Rectified Activations in Convolutional Network中提出的,它是在Leaky ReLU基础上,对每一个位置的负值输入线性项做了随机采样 ,来加强一定范围内的泛化能力。此任务的目标是在 Paddle 框架中,新增 RRELU激活函数,调用路径为:paddle.nn.RReLU、paddle.nn.functional.rrelu.
【提交流程】
请按 新增API 开发&提交流程中的描述,完成任务提交过程中的相关步骤。
【提交内容】
- API 的设计文档,并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/APIs 目录
- C ++ 实现代码,头文件在 Paddle repo 的 paddle/phi/kernels目录,cc文件在paddle/phi/kernels/cpu 目录 和 cu文件在paddle/phi/kernels/gpu 目录
- Python 实现代码 & 英文 API 文档,在 Paddle repo 的 python/paddle/nn 目录
- 单测代码,在 Paddle repo 的 python/paddle/fluid/tests/unittests 目录
- 中文API文档,在 docs repo 的 docs/api/paddle/nn 目录
【合入标准】
【技术要求】
- 熟悉 RReLU 激活函数原理和适用场景
- 熟练掌握 C++ 、Python
【参考内容】
【答疑交流】
- 如果在开发中对于上述任务有任何问题,欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
- 对于开发中的共性问题,在活动过程中,会定期组织答疑,请大家关注官网&QQ群的通知,及时参与。