LeCun

clase pública LeCun

Inicializador normal de LeCun.

Extrae muestras de una distribución aleatoria. * *

Si la distribución es TRUNCATED_NORMAL, extrae muestras de una distribución normal truncada centrada en 0 con stddev = sqrt(1 / fanIn) donde fanIn es el número de unidades de entrada en el tensor de peso.

Si la distribución es UNIFORME, extrae muestras de una distribución uniforme dentro de [-limit, limit] , donde limit = Math.sqrt(3 / fanIn) ( fanIn es el número de unidades de entrada en el tensor de peso)

Ejemplos:

LeCun Normal:

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

Uniforme LeCun:

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

*

NOTA: *

Para un inicializador equivalente a LeCunNormal, utilice TRUNCATED_NORMAL para el parámetro de distribución. *

Para un inicializador equivalente a LeCunUniform, utilice UNIFORM * para el parámetro de distribución. *

Ver también

• ERROR(href="https://papers.nips.cc/paper/6698-self-normalizing-neural-networks">Self-Normalizing Neural Networks, Klambauer et al., 2017 / Self-Normalizing Neural Networks, Klambauer et al., 2017 )
• Backprop eficiente, Lecun et al., 1998
• VarianceScaling.Distribution

Constantes heredadas

De la clase org.tensorflow.framework.initializers.VarianceScaling

doble

ESCALA_DEFAULT

Campos heredados

De la clase org.tensorflow.framework.initializers.VarianceScaling

VarianceScaling.Distribution final estático público	DISTRIBUCIÓN_DEFAULT
VarianceScaling.Mode final estático público	MODE_DEFAULT

Constructores Públicos

LeCun (Ops tf, VarianceScaling.Distribución de distribución, semilla larga) Crea un inicializador LeCunNormal

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.framework.initializers.VarianceScaling

Operando <T>

llamada ( Operando < TInt64 > se atenúa, tipo Clase<T>)

De la clase org.tensorflow.framework.initializers.BaseInitializer

operaciones

obtenerTF () Obtiene las operaciones de TensorFlow

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Desde la interfaz org.tensorflow.framework.initializers.Initializer

Operando abstracto <T>

llamada ( Operando < TInt64 > se atenúa, tipo Clase<T>) Genera la operación utilizada para realizar la inicialización.

Constructores Públicos

LeCun público (Ops tf, VarianceScaling.Distribución de distribución, semilla larga)

Crea un inicializador LeCunNormal

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow
distribución	El tipo de distribución para el inicializador Glorot.
semilla	la semilla para la generación de números aleatorios. Un inicializador creado con una semilla determinada siempre producirá el mismo tensor aleatorio para una forma y un tipo determinados.