(1)、keras不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法,一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer (2)、model.add(Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform
一般来说,kernel_initializer默认值为'glorot_uniform',对应的实例是keras.initializers.glorot_uniform(seed=None) 一般来说,bias_initializer默认值为'zeros',对应的实例是keras.initializers.Zeros() 二、...
kernel_initializer:卷积核的初始化的方法,这个会在后面的章节详细讲解; bias_initializer:偏置的初始化的方法,这个会在后面的章节详细讲解; kernel_regularizer:卷积核的正则化的方法,在后面的章节会详细讲解; bias_regularizer:偏置的正则化的方法,在后面的章节会详细讲解; 1.2 SeparableConv2D Keras直接提供了深度可分...
用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。通常关键字为kernel_initializer和bias_initializer: model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_uniform', bias_initializer='zeros')) 内置的初始化工具 (是keras.initializers模块的一部分) Initializer 初始化器基类:所有初始化器继承这个类。 Zeros 将张...
tensorflow.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,strides=(1,1), padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1), activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,activity_regularizer=None, kernel_cons...
kernel_initializer:卷积核的初始化的方法,这个会在后面的章节详细讲解; bias_initializer:偏置的初始化的方法,这个会在后面的章节详细讲解; kernel_regularizer:卷积核的正则化的方法,在后面的章节会详细讲解; bias_regularizer:偏置的正则化的方法,在后面的章节会详细讲解; ...
第二个参数kernel_initializer将用于初始化权重。在这种情况下,它将使用均匀分布来确保权重是接近于零的小数字。下一个参数是激活函数。我们用整流器函数,简称relu。我们主要使用这个函数在ANN中隐藏层。最后一个参数是input_dim,它是输入层中的节点数。它表示自变量的数量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05))) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd') # 训练模型... # 保存模型 model.save('my_model.h5')
kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', activation='tanh') ) # add hidden layer model.add( keras.layers.Dense( units=50, input_dim=50, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', activation='tanh') ...
keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel...