El inicializador de escalado de varianza uniforme.

Hereda de: VarianceScaling, Initializer

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Alias ​​principales

tf.initializers.HeUniform, tf.initializers.he_uniform, tf.keras.initializers.he_uniform

tf.keras.initializers.HeUniform(
    seed=None)

También disponible a través de la función de acceso directo tf.keras.initializers.he_uniform.

Extrae muestras de una distribución uniforme dentro de [-limit, limit]donde limit = sqrt(6 / fan_in) (fan_in es el número de unidades de entrada en el tensor de peso).

Ejemplos:

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.HeUniform()
values = initializer(shape=(2,2))
# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.HeUniform()
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)
Argumentos
seed Un entero de Python. Un inicializador creado con una semilla dada siempre producirá el mismo tensor aleatorio para una forma y un tipo dados.

Referencias:

Él et al., 2015 (pdf)

Métodos

from_config

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@classmethod
from_config(
    config
)

Instancia un inicializador de un diccionario de configuración.

Ejemplo:

initializer = RandomUniform(-1,1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)
argumentos
config Un diccionario de Python. Por lo general, será la salida de get_config.
Devoluciones
Una instancia de Initializer.

get_config

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get_config()

Devuelve la configuración del inicializador como un dictado serializable JSON.

Devoluciones
Un dictado de Python serializable con JSON.

__call__

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__call__(
    shape, dtype=None,**kwargs
)

Devuelve un objeto tensor inicializado según lo especificado por el inicializador.

argumentos
shape Forma del tensor.
dtype Tipo opcional del tensor. Solo se admiten los tipos de punto flotante. Si no se especifica, tf.keras.backend.floatx() se utiliza, que por defecto es float32 a menos que lo haya configurado de otra manera (a través de tf.keras.backend.set_floatx(float_dtype))
**kwargs Argumentos de palabras clave adicionales.