LeCun обычный инициализатор.
Рисует образцы из случайного распределения. * *
Если распределение TRUNCATED_NORMAL, оно извлекает выборки из усеченного нормального распределения с центром в 0
с помощью stddev = sqrt(1 / fanIn)
где fanIn
— это количество входных единиц в тензоре веса.
Если распределение UNIFORM, он извлекает образцы из равномерного распределения в пределах [-limit, limit]
, где limit = Math.sqrt(3 / fanIn)
( fanIn
— количество входных единиц в тензоре веса).
Примеры:
ЛеКун Нормальный:
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);
Униформа Лекуна:
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);*
ПРИМЕЧАНИЕ: *
Для эквивалентного инициализатора LeCunNormal используйте TRUNCATED_NORMAL
в качестве параметра распределения. *
Для эквивалентного инициализатора LeCunUniform используйте UNIFORM
* в качестве параметра распределения. *
Унаследованные константы
Унаследованные поля
Публичные конструкторы
LeCun (Ops tf, распределение VarianceScaling.Distribution , длинное начальное число) Создает инициализатор LeCunNormal. |
Унаследованные методы
Публичные конструкторы
публичный LeCun (Ops tf, распределение VarianceScaling.Distribution , длинное начальное число)
Создает инициализатор LeCunNormal.
Параметры
ТС | Операции TensorFlow |
---|---|
распределение | Тип распространения инициализатора Glorot. |
семя | начальное значение для генерации случайных чисел. Инициализатор, созданный с заданным начальным значением, всегда будет создавать один и тот же случайный тензор для заданной формы и типа d. |