tf.keras.initializers.HeNormal
Инициализатор He Normal.
Наследуется от: VarianceScaling, Initializer
tf.keras.initializers.HeNormal(
seed=None
)
Он генерирует выборки из усеченного нормального распределения, центрированного на 0 с дисперсией stddev = sqrt(2 / fan_in), где fan_in — количество входных единиц в тензоре весов.
Примеры:
# Standalone usage: initializer = HeNormal() values = initializer(shape=(2, 2))
# Usage in a Keras layer: initializer = HeNormal() layer = Dense(3, kernel_initializer=initializer)
| Аргументы | |
|---|---|
seed | Целое число Python или экземпляр keras.backend.SeedGenerator. Используется для определения детерминированного поведения инициализатора. Обратите внимание, что инициализатор, засеянный целым числом или None (без семян), будет генерировать те же случайные значения при нескольких вызовах. Чтобы получать разные случайные значения при нескольких вызовах, используйте в качестве seed экземпляр keras.backend.SeedGenerator. |
Ссылка:
Методы
clone
clone()
from_config
@classmethod
from_config(
config
)
Инициализирует инициализатор из словаря конфигурации.
Пример:
initializer = RandomUniform(-1, 1) config = initializer.get_config() initializer = RandomUniform.from_config(config)
| Аргументы | |
|---|---|
config | Словарь Python, результат работы get_config(). |
| Возвращает | |
|---|---|
Экземпляр Initializer. |
get_config
get_config()
Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в формате JSON словаря.
| Возвращает | |
|---|---|
| Сериализуемый в формате JSON словарь Python. |
__call__
__call__(
shape, dtype=None
)
Возвращает тензорный объект, инициализированный в соответствии с заданным инициализатором.
| Аргументы | |
|---|---|
shape | Формат тензора. |
dtype | Необязательный тип данных тензора. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/initializers/HeNormal