tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling

Умножает входные данные на scale и добавляет offset.

Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(
    scale, offset=0.0, name=None, **kwargs
)

Например:

1. Чтобы масштабировать входной диапазон [0, 255] в диапазон [0, 1], вы передадите scale=1./255.

2. Чтобы масштабировать входной диапазон [0, 255] в диапазон [-1, 1], вы передадите scale=1./127.5, offset=-1.

Масштабирование применяется как во время обучения, так и во время вывода.

Форма входных данных:

Произвольная.

Форма выходных данных:

Такая же, как у входных данных.

Методы

adapt

Просмотреть исходный код

adapt(
    data, reset_state=True
)

Настраивает состояние слоя предобработки на основе передаваемых данных.