tf.keras.layers.SpectralNormalization

Выполняет спектральную нормализацию весов целевого слоя.

Наследуется от: Wrapper, Layer, Operation

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

Этот обертка контролирует постоянную Липшица весов слоя, ограничивая их спектральную норму, что может стабилизировать обучение GAN.

Примеры:

Обернуть 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)

Обернуть 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
)

Создает слой по его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способным создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоев (обрабатывается Network), ни весы (обрабатывается set_weights).

normalized_weights

Посмотреть исходный код

normalized_weights()

Генерирует спектрально нормализованные веса.

Этот метод возвращает обновленное значение для self.kernel со спектрально нормализованным значением, так что слой готов к call().

symbolic_call

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)