tf.keras.initializers.GlorotNormal

Инициализатор Glorot normal, также известный как инициализатор Xavier normal.

Наследуется от: VarianceScaling

tf.keras.initializers.GlorotNormal(
    seed=None
)

Также доступен через сокращённую функцию tf.keras.initializers.glorot_normal.

Генерирует выборки из усечённого нормального распределения, центрированного на 0 с дисперсией stddev = sqrt(2 / (fan_in + fan_out)), где fan_in — количество входных единиц в тензоре весов, а fan_out — количество выходных единиц в тензоре весов.

Примеры:

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal()
values = initializer(shape=(2, 2))

# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal()
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)

Ссылки:

Glorot et al., 2010 (pdf)

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует инициализатор из словаря конфигурации.

Пример:

initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    shape, dtype=None
)

Возвращает тензор, инициализированный в соответствии с параметрами инициализатора.