[英]tf.layers.dense kernel initializer and regularizer
tf.layers.dense函数定义为:
tf.layers.dense(
inputs,
units,
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer=None,
bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
trainable=True,
name=None,
reuse=None
)
有两个可选参数kernel_initializer
和kernel_regularizer
。 我想尝试两种不同的正则化和初始化技术。 我不热衷于从头开始实现整个神经网络。 有人可以提供为这两个参数提供自定义函数的示例吗?
最好的办法是检查tensorflow中initializer
和regularizer
的实现。 例如,此代码中定义了variance_scaling_initializer
初始化程序: https : //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/contrib/layers/python/layers/initializers.py#L62-L152
它由具有以下签名的initializer
函数组成:
initializer(shape, dtype=dtype, partition_info=None)
返回张量。
正则化器在这里定义: https : //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/contrib/layers/python/layers/regularizers.py
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