tf.keras.constraints.RadialConstraint

Ограничивает Conv2D весовые коэффициенты ядра так, чтобы они были одинаковыми для каждого радиуса.

Наследуется от: Constraint

Например, ожидаемый результат для следующего ядра 4x4::

kernel = [[v_00, v_01, v_02, v_03],
          [v_10, v_11, v_12, v_13],
          [v_20, v_21, v_22, v_23],
          [v_30, v_31, v_32, v_33]]

такой::

kernel = [[v_11, v_11, v_11, v_11],
          [v_11, v_33, v_33, v_11],
          [v_11, v_33, v_33, v_11],
          [v_11, v_11, v_11, v_11]]

Это ограничение можно применить к любой версии слоя Conv2D, включая Conv2DTranspose и SeparableConv2D, и с форматом данных "channels_last" или "channels_first". Метод предполагает, что тензор весов имеет размерность (rows, cols, input_depth, output_depth).

Методы

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    w
)

Вызов self как функции.