tf.keras.initializers.VarianceScaling

Инициализатор, способный адаптировать свой масштаб к форме тензоров весов.

Наследуется от: Initializer

tf.keras.initializers.VarianceScaling(
    scale=1.0, mode='fan_in', distribution='truncated_normal', seed=None
)

Также доступен через функцию-обёртку tf.keras.initializers.variance_scaling.

С помощью distribution="truncated_normal" or "untruncated_normal", выборки производятся из усечённого/неусечённого нормального распределения со средним значением ноль и стандартным отклонением (после усечения, если используется) stddev = sqrt(scale / n), где n:

• число входных единиц в тензоре весов, если mode="fan_in"
• число выходных единиц, если mode="fan_out"
• среднее значение числа входных и выходных единиц, если mode="fan_avg"

С помощью distribution="uniform", выборки производятся из равномерного распределения в пределах [-limit, limit], где limit = sqrt(3 * scale / n).

Примеры:

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(
scale=0.1, mode='fan_in', distribution='uniform')
values = initializer(shape=(2, 2))

# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(
scale=0.1, mode='fan_in', distribution='uniform')
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует инициализатор по словарю настроек.

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 тензорный объект, инициализированный согласно спецификации инициализатора.