glorot_normal怎么用
时间: 2024-05-14 11:16:31 浏览: 8
glorot_normal是一种用于初始化神经网络权重的方法,它是一种比较常用的初始化方法之一。它的作用是使得神经网络的每一层输入输出的方差相等,从而避免梯度爆炸或梯度消失的问题。
在使用glorot_normal时,可以使用Keras中的Dense层的kernel_initializer参数来指定初始化方法。具体的使用方法如下:
```python
from keras.layers import Dense
from keras.initializers import glorot_normal
# 创建一个Dense层,使用glorot_normal初始化方法
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=glorot_normal()))
```
在上面的例子中,我们创建了一个包含64个神经元的Dense层,并使用glorot_normal方法来初始化权重。其他的神经网络层也可以采用类似的方式来使用glorot_normal方法进行初始化。
相关问题
conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64,kernel_size=(5,5),strides=(2,2), padding='same', activation='relu', name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation='relu', name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_1) add_noise = tf.add(conv_2,np.random.normal(0,0.1,(32,7,7,128))) conv_3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_3", kernel_initializer='glorot_uniform')(add_noise) conv_4 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_4", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_3) outputs = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,(5,5),(1,1),padding='same', activation='tanh', name="outputs", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_4)
这是一个卷积神经网络的代码,使用 TensorFlow 框架实现。该网络包括输入层、卷积层、非线性激活函数、降采样、加噪音、反卷积层等模块,最终输出一张图像。具体来说,该网络包括 4 个卷积层(conv_1 到 conv_4)和 3 个反卷积层(conv_3 到 outputs),其中卷积层和反卷积层的输入和输出张量的形状都是 4 维的,分别对应批量大小、高度、宽度和通道数。这个代码片段的具体实现是一个生成对抗网络(GAN)的一个组成部分,用于生成图像。
class MyDense(keras.layers.Layer): def __init__(self, units, activation=None, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.units = units self.activation = keras.activations.get(activation) def build(self, batch_input_shape): self.kernel = self.add_weight( name="kernel", shape=[batch_input_shape[-1], self.units], initializer="glorot_normal") self.bias = self.add_weight( name="bias", shape=[self.units], initializer="zeros") super().build(batch_input_shape) # must be at the end def call(self, X): return self.activation(X @ self.kernel + self.bias) def compute_output_shape(self, batch_input_shape): return tf.TensorShape(batch_input_shape.as_list()[:-1] + [self.units]) def get_config(self): base_config = super().get_config() return {**base_config, "units": self.units, "activation": keras.activations.serialize(self.activation)}
这段代码定义了一个自定义的Keras层,名为MyDense。该层继承了Keras的Layer类,重写了__init__、build、call等方法。
在__init__方法中,定义了该层的参数units(输出维度)和激活函数activation,同时调用了父类的__init__方法。
在build方法中,定义了该层的权重kernel和偏置bias,权重的初始化方式为glorot_normal,偏置的初始化方式为zeros。同时调用了父类的build方法。
在call方法中,实现了该层的前向传播,即输入X与权重kernel相乘并加上偏置bias,再通过激活函数activation进行激活得到输出。
在compute_output_shape方法中,返回该层的输出shape。
在get_config方法中,返回该层的配置信息,包括units和activation等参数。