LeCun

classe pubblica LeCun

Inizializzatore normale LeCun.

Disegna campioni da una distribuzione casuale. * *

Se la distribuzione è TRUNCATED_NORMAL, trae campioni da una distribuzione normale troncata centrata su 0 con stddev = sqrt(1 / fanIn) dove fanIn è il numero di unità di input nel tensore del peso.

Se la distribuzione è UNIFORM, traccia campioni da una distribuzione uniforme entro [-limit, limit] , dove limit = Math.sqrt(3 / fanIn) ( fanIn è il numero di unità di input nel tensore del peso)

Esempi:

LeCun normale:

      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: *

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

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

Costanti ereditate

Campi ereditati

Costruttori pubblici

LeCun (Ops tf, distribuzione VarianceScaling.Distribution , seed lungo)
Crea un inizializzatore LeCunNormal

Metodi ereditati

Costruttori pubblici

public LeCun (Ops tf, distribuzione VarianceScaling.Distribution , seed lungo)

Crea un inizializzatore LeCunNormal

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
distribuzione Il tipo di distribuzione per l'inizializzatore Glorot.
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.