我在尝试使用Keras创建一个CNN，并编写了以下代码：

batch_size = 64epochs = 20num_classes = 5cnn_model = Sequential()cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='linear',                     input_shape=(380, 380, 1), padding='same'))cnn_model.add(Activation('relu'))cnn_model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))cnn_model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='linear', padding='same'))cnn_model.add(Activation('relu'))cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))cnn_model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='linear', padding='same'))cnn_model.add(Activation('relu'))cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))cnn_model.add(Flatten())cnn_model.add(Dense(128, activation='linear'))cnn_model.add(Activation('relu'))cnn_model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))cnn_model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,                  optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'])

我想用Keras的LeakyReLU激活层来替代Activation('relu')。然而，当我尝试使用LeakyReLU(alpha=0.1)来替换时，由于这是Keras中的一个激活层，我得到了一个关于使用激活层而不是激活函数的错误提示。

在这个例子中，如何使用LeakyReLU？

回答：

Keras中所有高级激活函数，包括LeakyReLU，都是作为层提供的，而不是作为激活函数；因此，你应该像这样使用它：

from keras.layers import LeakyReLU# 替代 cnn_model.add(Activation('relu'))# 使用cnn_model.add(LeakyReLU(alpha=0.1))