keras.initializers.Initializer() # 初始化器基类:所有初始化器继承这个类。
keras.initializers.Zeros() # 将张量初始值设为 0 的初始化器。
keras.initializers.Ones() # 将张量初始值设为 1 的初始化器。将张量初始值设为 1 的初始化器。将张量初始值设为 1 的初始化器。
keras.initializers.Constant(value=0) # 将张量初始值设为一个常数的初始化器。value: 浮点数,生成的张量的值。
keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None) # 按照正态分布生成随机张量的初始化器。
keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None) # 按照均匀分布生成随机张量的初始化器。
keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None) # 按照截尾正态分布生成随机张量的初始化器。
keras.initializers.VarianceScaling(scale=1.0, mode='fan_in', distribution='normal', seed=None) # 初始化器能够根据权值的尺寸调整其规模。
keras.initializers.Orthogonal(gain=1.0, seed=None) # 生成一个随机正交矩阵的初始化器。
keras.initializers.Identity(gain=1.0) # 生成单位矩阵的初始化器。
keras.initializers.lecun_uniform(seed=None) # LeCun 均匀初始化器。
keras.initializers.glorot_normal(seed=None) # keras.initializers.glorot_normal(seed=None)
keras.initializers.glorot_uniform(seed=None) # Glorot 均匀分布初始化器,也称为 Xavier 均匀分布初始化器。
keras.initializers.he_normal(seed=None) # He 正态分布初始化器。
keras.initializers.lecun_normal(seed=None) # LeCun 正态分布初始化器。
keras.initializers.he_uniform(seed=None) # He 均匀方差缩放初始化器。
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