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tf.keras.initializers.HeUniform

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彼は均一な分散スケーリング初期化子。

:から継承VarianceScaling

また、ショートカット機能を介して利用可能tf.keras.initializers.he_uniform

内で均一な分布からサンプルを引き込む[-limit, limit]limit = sqrt(6 / fan_in)fan_in重量テンソルにおける入力ユニットの数です)。

例:

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.HeUniform()
values = initializer(shape=(2, 2))
# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.HeUniform()
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)

seed Pythonの整数。指定されたシードで作成した初期化子は、常に所定の形状とDTYPEについて同じランダムテンソルを生成します。

参考文献:

彼らは、2015PDF

メソッド

from_config

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設定の辞書から初期化子をインスタンス化します。

例:

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

引数
config A Pythonの辞書。それは、典型的には、出力されますget_config

戻り値
初期化インスタンス。

get_config

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JSONシリアライズ辞書として初期化子の構成を返します。

戻り値
A JSONシリアライズPythonの辞書。

__call__

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イニシャライザで指定された初期化さテンソルオブジェクトを返します。

引数
shape テンソルの形状。
dtype テンソルのオプションDTYPE。唯一の浮動小数点型がサポートされています。指定されていない場合は、 tf.keras.backend.floatx()これまで、デフォルト、使用されているfloat32 (経由して、あなたがそうでなければ、それを構成していない限りtf.keras.backend.set_floatx(float_dtype)