tf.keras.constraints.RadialConstraint
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Ограничивает Conv2D весовые коэффициенты ядра, чтобы они были одинаковыми для каждого радиуса.
Наследуется от: Constraint
Также доступен через сокращённую функцию tf.keras.constraints.radial_constraint.
Например, желаемый 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]]
это::
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 может быть применено к любому Conv2D слою, включая Conv2DTranspose и SeparableConv2D, и с использованием формата данных "channels_last" или "channels_first". Метод предполагает, что тензор весов имеет форму (rows, cols, input_depth, output_depth).
Методы
get_config
get_config()
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/constraints/RadialConstraint