tf.contrib.model_pruning.masked_fully_connected

Добавляет слой полностью соединённых нейронов со сжатой матрицей весов.

tf.contrib.model_pruning.masked_fully_connected(
    inputs, num_outputs, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None,
    normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
    weights_regularizer=None, biases_initializer=tf.zeros_initializer(),
    biases_regularizer=None, reuse=None, variables_collections=None,
    outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

fully_connected создаёт переменную, называемую weights, представляющую матрицу весов для полносвязного слоя, которая умножается на inputs, чтобы получить Tensor скрытых узлов. Если предоставлена функция normalizer_fn (например, batch_norm), она применяется. В противном случае, если normalizer_fn равно None, и предоставлена функция biases_initializer, то создаётся переменная biases, к которой добавляются скрытые узлы. Наконец, если activation_fn не равно None, она применяется к скрытым узлам.

Примечание: если inputs имеет ранг больше 2, то inputs сжимается перед начальным матричным умножением на weights.