tf.minimumとtf.maximumがわかりません

tf.math.minimumで

tf.math.minimum( x, y, name=None)

x
A Tensor。次のいずれかのタイプでなければなりません：bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。
y
A Tensor。xと同じタイプである必要があります。
戻り値
A Tensor。xと同じタイプです。

xとyの最小値（つまり、x <y？x：y）を要素ごとに返します。

とありましたが、わかりませんでした。
以下のプログラムの alphaには何の情報がはいりますか？

python
1    alpha = tf.minimum(1.0, tf.maximum(0.0, alpha-1.0+thr)/thr)

プログラムの全体はこれです。

python
1# 入力とのブレンドを含む、モデルの最終予測
2def get_final(network, x_in):
3    #.get_shape().as_list()：そのshapeをリストに変換
4    sb, sy, sx, sf = x_in.get_shape().as_list()
5    y_predict = network.outputs
6
7    #ハイライトマスク
8    thr = 0.05
9    alpha = tf.reduce_max(x_in, reduction_indices=[3])
10    
11    alpha = tf.minimum(1.0, tf.maximum(0.0, alpha-1.0+thr)/thr)
12    alpha = tf.reshape(alpha, [-1, sy, sx, 1])
13    alpha = tf.tile(alpha, [1,1,1,3])
14
15    # リニアリティのある入力と予測
16    x_lin = tf.pow(x_in, 2.0)
17    y_predict = tf.exp(y_predict)-1.0/255.0
18
19    # アルファブレンド
20    y_final = (1-alpha)*x_lin + alpha*y_predict
21    
22    return y_final