tf.keras.regularizers.OrthogonalRegularizer

Регуляризатор, который способствует взаимной ортогональности входных векторов.

Наследует от: Regularizer

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.regularizers.orthogonal_regularizer

tf.keras.regularizers.OrthogonalRegularizer(
    factor=0.01, mode='rows'
)

Его можно применять к строкам матрицы (mode="rows") или к её столбцам (mode="columns"). При применении к ядру Dense формы (input_dim, units) режим строк стремится сделать векторы признаков (то есть базис выходного пространства) взаимно ортогональными.

Аргументы

factor Число с плавающей запятой. Коэффициент регуляризации. Штраф за регуляризацию будет пропорционален factor, умноженному на среднее скалярных произведений между нормированными по L2 строками (если mode="rows") или столбцами (если mode="columns") входных данных; произведение каждой строки или столбца на саму себя не учитывается. По умолчанию — 0.01.

mode Строка, одно из значений {"rows", "columns"}. По умолчанию — "rows". В режиме строк регуляризация стремится сделать строки входных данных взаимно ортогональными. В режиме столбцов она стремится сделать взаимно ортогональными столбцы входных данных.

Аргументы
`factor`	Число с плавающей запятой. Коэффициент регуляризации. Штраф за регуляризацию будет пропорционален `factor`, умноженному на среднее скалярных произведений между нормированными по L2 строками (если `mode="rows"`) или столбцами (если `mode="columns"`) входных данных; произведение каждой строки или столбца на саму себя не учитывается. По умолчанию — `0.01`.
`mode`	Строка, одно из значений `{"rows", "columns"}`. По умолчанию — `"rows"`. В режиме строк регуляризация стремится сделать строки входных данных взаимно ортогональными. В режиме столбцов она стремится сделать взаимно ортогональными столбцы входных данных.

Пример:

regularizer = OrthogonalRegularizer(factor=0.01)
layer = Dense(units=4, kernel_regularizer=regularizer)

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт регуляризатор на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать такой же регуляризатор из словаря конфигурации.

Этот метод используется механизмом model_to_estimator Keras, для сохранения и загрузки моделей в формате HDF5, клонирования моделей Keras, некоторыми утилитами визуализации, а также для экспорта моделей в JSON и импорта из JSON.

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно полученный в результате вызова get_config.

Возвращает
Экземпляр регуляризатора.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию регуляризатора.

Конфигурация регуляризатора — это сериализуемый словарь Python, содержащий все параметры его конфигурации. Позже на основе этой конфигурации можно создать такой же регуляризатор (без сохранённого состояния).

Этот метод необязателен, если вы только обучаете и выполняете модели, экспортируете модели SavedModel и импортируете их или используете контрольные точки весов.

Этот метод необходим для механизма model_to_estimator Keras, сохранения и загрузки моделей в формате HDF5, клонирования моделей Keras, некоторых утилит визуализации, а также для экспорта моделей в JSON и импорта из JSON.

Возвращает
Словарь Python.

`call`

Просмотреть исходный код

__call__(
    inputs
)

Вычисляет штраф за регуляризацию на основе входного 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/regularizers/OrthogonalRegularizer