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...
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() 可简写为tf.RandomUni...
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.RandomUniform,生成均匀...
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...
tensor shape, the initializer will raise a `ValueError`. Args: value: A Python scalar, list of values, or a N-dimensional numpy array. All elements of the initialized variable will be set to the corresponding value in the `value` argument. ...
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() ...
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。
当一个层进行选择性聚类前,仍然需要经过完全训练。因此,可以使用该层的 kernel_initializer 参数初始化权重。也可以使用 tf.keras.models.clone_model。 文档 要详细了解如何使用 API,可以从这个简单的端到端聚类示例 Colab 开始。此处包含更全面的指南和其他提示。
kernel_initializer 和 bias_initializer:创建层权重(kernel和bias)的初始化方案。kernel_initializer默认为“Glorot uniform”,而bias_initializer默认为零。 kernel_regularizer 和 bias_regularizer:应用层的权重(kernel和bias)的正则化方案,如L1或L2正则化。默认情况下,不应用正则化。
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') ...