He

classe pubblica He

Lui inizializzatore.

Se la distribuzione è TRUNCATED_NORMAL, trae campioni da una distribuzione normale troncata centrata su 0 con stddev = sqrt(2 / fanIn) dove fanIn è il numero di unità di input nel tensore del peso.

Se la distribuzione è UNIFORM, trae campioni da una distribuzione uniforme entro [-limit, limit] , dove limit = sqrt(6 / fanIn) (fanIn è il numero di unità di input nel tensore del peso).

Esempi:

Lui normale:

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

L'uniforme:

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

NOTA:

Per un inizializzatore equivalente HeNormal, utilizzare TRUNCATED_NORMAL per il parametro di distribuzione.

Per un inizializzatore equivalente HeUniform, utilizzare UNIFORM per il parametro di distribuzione.

Vedi anche

Costanti

raddoppiare SCALA

Costanti ereditate

Campi ereditati

Costruttori pubblici

Lui (Ops tf, distribuzione VarianceScaling.Distribution , seed lungo)
Crea un inizializzatore He

Metodi ereditati

Costanti

pubblica statica finale doppia SCALA

Valore costante: 2.0

Costruttori pubblici

pubblico He (Ops tf, distribuzione VarianceScaling.Distribution , seed lungo)

Crea un inizializzatore He

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
distribuzione Il tipo di distribuzione per l'inizializzatore He.
seme il seme per la generazione di numeri casuali. Un inizializzatore creato con un dato seme produrrà sempre lo stesso tensore casuale per una data forma e dtype.
Vedi anche