tf.keras.layers.SpectralNormalization

Выполняет спектральную нормализацию весов целевого слоя.

Наследует от: Wrapper, Layer, Operation

tf.keras.layers.SpectralNormalization(
    layer, power_iterations=1, **kwargs
)

Эта обёртка ограничивает константу Липшица весов слоя, ограничивая их спектральную норму, что может стабилизировать обучение GAN.

Примеры:

Обёртка для keras.layers.Conv2D:

>>> x = np.random.rand(1, 10, 10, 1)
>>> conv2d = SpectralNormalization(keras.layers.Conv2D(2, 2))
>>> y = conv2d(x)
>>> y.shape
(1, 9, 9, 2)

Обёртка для keras.layers.Dense:

>>> x = np.random.rand(1, 10, 10, 1)
>>> dense = SpectralNormalization(keras.layers.Dense(10))
>>> y = dense(x)
>>> y.shape
(1, 10, 10, 10)

Ссылка:

• Спектральная нормализация для GAN.

Методы

from_config

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config, custom_objects=None
)

Создаёт слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать экземпляр того же слоя из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (этим занимается Network) и веса (этим занимается set_weights).

normalized_weights

Посмотреть исходный код

normalized_weights()

Вычисляет веса со спектральной нормализацией.

Этот метод возвращает обновлённое значение для self.kernel со спектрально нормализованными весами, чтобы слой был готов к call().

symbolic_call

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)