オリジナルの活性化関数を使用したい

Question

前提・実現したいこと

kerasでmnistデータの数字分類を行うのですが、オリジナルの複素数を用いた活性化関数(c_relu)を使ってみようと考えてます。しかし、うまく実装することが出来ませんでした。初学者で申し訳ないのですがどなたか教えていただけないでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

 Unknown activation function: c_relu. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument. 

該当のソースコード

該当箇所のみ抜粋

def c_relu(z):
   return z*np.array(z.real > 0, dtype=np.int)

model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='c_relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='c_relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.8.5
Google colaboratory使用

Comments

[meg_]

メッセージに「Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument.」とあるように関数を作成しただけでは使用できないようです。kerasのバージョンが不明ですが下記記事等が参考になるかもしれません。
https://stackoverflow.com/questions/43915482/how-do-you-create-a-custom-activation-function-with-keras
https://qiita.com/AlphaMikeNeko/items/e6e29706b25ca0d6a0cd

[KAltair]

ありがとうございます、是非参考にさせていただきます。

Answer 1

目的が自力でcReLUを実装したい、でないのであれば既にあるcReLUを使った方が安全で速いです。

StackOveflowにも使ったｃReLUをサンプルが掲載されています。