tf.layers.conv2d中默认的kernel_initializer tf.layer.conv2d这里面默认的kernel_initializer为None,经查阅源码 self.kernel= vs.get_variable('kernel',shape=kernel_shape,initializer=self.kernel_initializer,regularizer=self.kernel_regularizer,trainable=True,dtype=self.dtype) 这里面有一段说明 Ifinitializeris`No...
dense的参数 kernel_initializer 和bias_initializer ,可选列表如下。 zero = zeros = Zeros one = ones = Ones constant = Constant uniform = random_uniform = RandomUniform 均匀分布 normal = random_normal = RandomNormal 正态分布 truncated_normal = TruncatedNormal 产生截断的正态分布 identity = Identity...
你只需要在创建层时设置 `kernel_initializer` 参数即可 在Keras 中使用 Xavier 初始化(也称为 Glorot 初始化)非常简单。你只需要在创建层时设置 `kernel_initializer` 参数即可。对于 Xavier 初始化,你可以使用 `'glorot_uniform'` 或 `'glorot_normal'`,前者是从均匀分布中抽取权重,后者是从正态分布中抽取权重...
nn.relu, kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), bias_initializer=tf.zero_initializer()) tf.random_normal_initializer 可以简写为tf.RandomNormal,生成标准正态分布的随机数,参数和truncated_normal_initializer一样。 tf.random_uniform_initializer 可以简写为tf.Random...
kernel_initializer=tf.TruncatedNormal(stddev=0.01) bias_initializer=tf.Constant(0), ) 或者: bias_initializer=tf.constant_initializer(0) 或者: bias_initializer=tf.zeros_initializer() 或者: bias_initializer=tf.Zeros() 例:如何将W初始化成拉普拉斯算子?
在TensorFlow中,GRU(Gated Recurrent Unit)的参数设置包括num_units(GRU单元的数量)、activation(激活函数)、kernel_initializer(权重初始化方法)、bias_initializer(偏置初始化方法)等。 下面是一个示例代码,展示如何在TensorFlow中设置GRU的参数: import tensorflow as tf # 定义GRU层 gru_layer = tf.keras.layers....
layer =tf.keras.layers.Dense(3,kernel_initializer=initializer) Kaiming初始化(He初始化 ) 理论知识: 当第 层神经元使用ReLU激活函数时,通常有一半的神经元输出为0,因此 其分布的方差也近似为使用恒等函数时的一半.这样,只考虑前向传播时,参数wi(l)的理想方差为 ...
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') ...
kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01) bias_initializer=tf.zero_initializer(), ) 3、tf.random_normal_initializer() 可简写为 tf.RandomNormal() 生成标准正态分布的随机数,参数和truncated_normal_initializer一样。 4、random_uniform_initializer= RandomUniform() ...
importtensorflowastfX=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]])y=tf.constant([[10.0],[20.0]])classLinear(tf.keras.Model):def__init__(self):super().__init__()self.dense=tf.keras.layers.Dense(units=1,activation=None,kernel_initializer=tf.zeros_initializer(),bias_initializer=tf.zeros...