tf.keras.constraints.Constraint

Базовый класс для ограничений весов.

Экземпляр класса Constraint работает как бессостояние функция. Пользователи, которые наследуют от этого класса, должны переопределить метод __call__(), который принимает один параметр веса и возвращает спроецированную версию этого параметра (например, нормализованную или ограниченную). Ограничения могут быть использованы с различными слоями Keras через аргументы kernel_constraint или bias_constraint.

Вот простой пример ограничения весов, неотрицательных весов:

class NonNegative(keras.constraints.Constraint):

 def __call__(self, w):
   return w * ops.cast(ops.greater_equal(w, 0.), dtype=w.dtype)

weight = ops.convert_to_tensor((-1.0, 1.0))
NonNegative()(weight)
[0.,  1.]

Использование в слое:

keras.layers.Dense(4, kernel_constraint=NonNegative())

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует ограничение весов из словаря конфигурации.

Пример:

constraint = UnitNorm()
config = constraint.get_config()
constraint = UnitNorm.from_config(config)

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает словарь Python конфигурации объекта.

Конфигурация ограничения — это словарь Python (сериализуемый в JSON), который можно использовать для повторной инициализации того же объекта.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    w
)

Применяет ограничение к переменной входного веса.

По умолчанию переменная входного веса не изменяется. Пользователи должны переопределить этот метод, чтобы реализовать свою собственную функцию проекции.