VarianceScaling

classe publique VarianceScaling

Sous-classes directes connues Glorot <T étend TFloating >, He <T étend TFloating >, LeCun <T étend TFloating > Glorot <T étend TFloating > L'initialiseur Glorot, également appelé initialiseur Xavier. Il <T étend TFloating > Il initialise. LeCun <T étend TFloating > Initialiseur normal LeCun.

Initialiseur capable d'adapter son échelle à la forme des tenseurs de poids.

Avec distribution=TRUNCATED_NORMAL or NORMAL , les échantillons sont tirés d'une distribution normale tronquée/non tronquée avec une moyenne de zéro et un écart type (après troncature, si utilisé) stddev = Math.sqrt(scale / n) , où n est :

• nombre d'unités d'entrée dans le tenseur de poids, si mode=FAN_IN
• nombre d'unités de sortie, si mode=FAN_OUT
• moyenne des nombres d'unités d'entrée et de sortie, si mode=FAN_AVG

Avec distribution=UNIFORM , les échantillons sont tirés d'une distribution uniforme dans [-limit, limit] , où limit = Math.sqrt(3 * scale / n); .

Exemples :

      long seed = 1234l;
      float scale = 0.1f;
      VarianceScaling<TFloat32, TFloat32> initializer =
          new org.tensorflow.framework.initializers.VarianceScaling<>(
              tf, scale, Mode.FAN_IN, Distribution.UNIFORM, seed);
      Operand<TFloat32> values =
          initializer.call(tf.constant(Shape.of(2,2)), TFloat32.class);
 

Voir aussi

• VarianceScaling.Mode
• VarianceScaling.Distribution

Classes imbriquées

énumération	VarianceScaling.Distribution		La distribution aléatoire à utiliser lors de l'initialisation des valeurs.
énumération	VarianceScaling.Mode		Le mode à utiliser pour calculer les valeurs du ventilateur.

Constantes

double

SCALE_DEFAULT

Champs

public statique final VarianceScaling.Distribution	DISTRIBUTION_DEFAULT
public statique final VarianceScaling.Mode	MODE_DEFAULT

Constructeurs Publics

	VarianceScaling (Ops tf, graine longue) Crée un initialiseur VarianceScaling
	VarianceScaling (Ops tf, double échelle, mode VarianceScaling.Mode , VarianceScaling.Distribution distribution, graine longue) Crée un initialiseur VarianceScaling

Méthodes publiques

Opérande <T>

appel ( Opérande < TInt64 > dims, type Class<T>)

Méthodes héritées

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

Opérations

obtenirTF () Obtient les opérations TensorFlow

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.framework.initializers.Initializer

Opérande abstrait <T>

appel ( Opérande < TInt64 > dims, type Class<T>) Génère l'opération utilisée pour effectuer l'initialisation.

Constantes

public statique final double SCALE_DEFAULT

Valeur constante : 1,0

Champs

public statique final VarianceScaling.Distribution DISTRIBUTION_DEFAULT

public statique final VarianceScaling.Mode MODE_DEFAULT

Constructeurs Publics

public VarianceScaling (Ops tf, graine longue)

Crée un initialiseur VarianceScaling

Paramètres

tf	les opérations TensorFlow
graine	sed pour créer des graines aléatoires.

public VarianceScaling (Ops tf, double échelle, mode VarianceScaling.Mode , distribution VarianceScaling.Distribution , graine longue)

Crée un initialiseur VarianceScaling

Paramètres

tf	les opérations TensorFlow
échelle	Facteur d'échelle (flotteur positif).
mode	le mode pour la variance
distribution	Distribution aléatoire à utiliser.
graine	Utilisé pour créer des graines aléatoires.

Méthodes publiques

Appel d'opérande public <T> ( opérande < TInt64 > dims, type Class<T>)