Glorot

classe pública Glorot

O inicializador Glorot, também chamado de inicializador Xavier.

Retira amostras de uma distribuição aleatória.

Se a distribuição for TRUNCATED_NORMAL, então a distribuição é centrada em 0 com stddev = Math.sqrt(2. / (fanIn + fanOut)) onde fanIn é o número de unidades de entrada no tensor de peso e fanOut é o número de unidades de saída em o tensor de peso.

Se a distribuição for UNIFORME, então as amostras são retiradas de uma distribuição uniforme dentro de [-limit, limit] , onde limit = sqrt(6 / (fanIn + fanOut)) ( fanIn é o número de unidades de entrada no tensor de peso e fanOut é o número de unidades de saída).

Exemplos:

Glorot Normal:

     long seed = 1001l;
     Glorot<TFloat32, TFloat32> initializer =
             new org.tensorflow.framework.initializers.Glorot<>(tf,
             Distribution.TRUNCATED_NORMAL, seed);
     Operand<TFloat32> values =
             initializer.call(tf.constant(Shape.of(2,2)), TFloat32.class);
 

Uniforme Glorot:

    long seed = 1001l;
    Glorot<TFloat32, TFloat32> initializer =
             new org.tensorflow.framework.initializers.Glorot<>(tf,
             Distribution.UNIFORM, seed);
     Operand<TFloat32> values =
             initializer.call(tf.constant(Shape.of(2,2)), TFloat32.class);
 

NOTA:

Para um inicializador equivalente GlorotNormal, use TRUNCATED_NORMAL para o parâmetro de distribuição.

Para um inicializador equivalente GlorotUniform, use UNIFORM para o parâmetro de distribuição.

Constantes

Duplo ESCALA

Constantes herdadas

Campos herdados

Construtores Públicos

Glorot (Ops tf, VarianceScaling.Distribution distribution, long seed)
Cria um inicializador Glorot

Métodos herdados

Constantes

pública estática final dupla ESCALA

Valor constante: 1,0

Construtores Públicos

public Glorot (Ops tf, VarianceScaling.Distribution distribution, long seed)

Cria um inicializador Glorot

Parâmetros
tf o TensorFlow Ops
distribuição O tipo de distribuição para o inicializador Glorot.
semente a semente para geração de números aleatórios. Um inicializador criado com uma determinada semente sempre produzirá o mesmo tensor aleatório para uma determinada forma e tipo de d.