tf.keras.constraints.Constraint

Базовый класс для ограничений весов.

Объект типа Constraint работает как бессостоятельная функция. Пользователи, которые наследуют этот класс, должны переопределить метод __call__, который принимает один параметр веса и возвращает спроецированную версию этого параметра (например, нормализованную или ограниченную). Ограничения могут использоваться с различными слоями Keras с помощью аргументов kernel_constraint или bias_constraint.

Вот простой пример ограничения неотрицательных весов:

class NonNegative(tf.keras.constraints.Constraint):

 def __call__(self, w):
   return w * tf.cast(tf.math.greater_equal(w, 0.), w.dtype)

weight = tf.constant((-1.0, 1.0))
NonNegative()(weight)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.,  1.], dtype=float32)>

tf.keras.layers.Dense(4, kernel_constraint=NonNegative())

Методы

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает словарь Python с конфигурацией объекта.

Конфигурация ограничения — это словарь Python (сериализуемый в JSON), который можно использовать для повторного создания того же объекта.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    w
)

Применяет ограничение к переменной входного веса.

По умолчанию переменная входного веса не изменяется. Пользователи должны переопределить этот метод, чтобы реализовать свою собственную функцию проекции.