VarianceScaling

パブリック クラスVarianceScaling
既知の直接サブクラス

スケールを重みテンソルの形状に適応させることができるイニシャライザ。

distribution=TRUNCATED_NORMAL or NORMAL指定すると、サンプルは、平均が 0 で標準偏差 (切り捨てが使用されている場合は切り捨て後) を持つ切り捨て/切り捨てられていない正規分布から抽出されますstddev = Math.sqrt(scale / n) 。ここで、 nは次のとおりです。

  • 重みテンソルの入力単位の数 ( mode=FAN_INの場合)
  • 出力ユニットの数 ( mode=FAN_OUTの場合)
  • 入力ユニットと出力ユニットの数の平均( mode=FAN_AVGの場合)

distribution=UNIFORMの場合、サンプルは[-limit, limit]内の一様分布から抽出されます。ここで、 limit = Math.sqrt(3 * scale / n);

例:

      long seed = 1234l;
      float scale = 0.1f;
      VarianceScaling<TFloat32, TFloat32> initializer =
          new org.tensorflow.framework.initializers.VarianceScaling<>(
              tf, scale, Mode.FAN_IN, Distribution.UNIFORM, seed);
      Operand<TFloat32> values =
          initializer.call(tf.constant(Shape.of(2,2)), TFloat32.class);
 

ネストされたクラス

列挙型VarianceScaling.Distribution値を初期化するときに使用するランダム分布。
列挙型VarianceScaling.Modeファン値の計算に使用するモード。

定数

ダブルスケール_デフォルト

田畑

パブリック静的最終VarianceScaling.Distribution配布_デフォルト
パブリック静的最終VarianceScaling.Modeモード_デフォルト

パブリックコンストラクター

VarianceScaling (Ops tf、ロングシード)
VarianceScaling イニシャライザを作成します
VarianceScaling (Ops tf、ダブル スケール、 VarianceScaling.Modeモード、 VarianceScaling.Distribution分布、ロング シード)
VarianceScaling イニシャライザを作成します

パブリックメソッド

オペランド<T>
call ( Operand < TInt64 > dims、Class<T> type)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終倍精度SCALE_DEFAULT

定数値: 1.0

田畑

パブリック静的最終VarianceScaling.Distribution DISTRIBUTION_DEFAULT

パブリック静的最終VarianceScaling.Mode MODE_DEFAULT

パブリックコンストラクター

public VarianceScaling (Ops tf、ロングシード)

VarianceScaling イニシャライザを作成します

パラメーター
TF TensorFlow オペレーション
シードsed はランダムなシードを作成します。

public VarianceScaling (Ops tf、ダブル スケール、 VarianceScaling.Modeモード、 VarianceScaling.Distribution分布、ロング シード)

VarianceScaling イニシャライザを作成します

パラメーター
TF TensorFlow オペレーション
規模スケーリング係数 (正の浮動小数点数)。
モード分散のモード
分布ランダム配布を使用します。
シードランダムなシードを作成するために使用されます。

パブリックメソッド

public Operand <T> call ( Operand < TInt64 > dims、Class<T> type)