tf.keras.constraints.MinMaxNorm
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Ограничение весов MinMaxNorm.
Наследуется от: Constraint
tf.keras.constraints.MinMaxNorm(
min_value=0.0, max_value=1.0, rate=1.0, axis=0
)
Ограничивает нормы весов, инцидентных каждому скрытому узлу, в пределах от нижней до верхней границы.
| Аргументы | |
|---|---|
min_value | минимальная норма для входных весов. |
max_value | максимальная норма для входных весов. |
rate | коэффициент для принудительного соблюдения ограничения: веса будут перемасштабированы, чтобы получить (1 - rate) * norm + rate * norm.clip(min_value, max_value). По сути, это означает, что rate=1.0 означает строгое соблюдение ограничения, а rate<1.0 означает, что веса будут перемасштабированы на каждом шаге, чтобы медленно приблизиться к значению внутри желаемого интервала. |
axis | целое число, ось, по которой рассчитываются нормы весов. Например, в слое Dense матрица весов имеет размер (input_dim, output_dim), установите axis в 0 для ограничения каждого вектора весов длиной (input_dim,). В слое Conv2D с data_format="channels_last", тензор весов имеет размер (rows, cols, input_depth, output_depth), установите axis в [0, 1, 2] для ограничения весов каждого тензора фильтра размером (rows, cols, input_depth). |
Методы
get_config
get_config()
__call__
__call__(
w
)
Вызвать self как функцию.
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/constraints/MinMaxNorm
