TensorFlow.kerasinitializers()函数的使用案例
发布时间：2023-12-19 03:01:41
TensorFlow.keras.initializers()函数是用来定义模型参数的初始化方式的函数。在深度学习模型中，模型的参数需要经过初始化来确定初始值，不同的初始化方式可能对模型的训练和收敛速度产生影响。
TensorFlow.keras.initializers()函数有多种初始化参数的方式，下面我们将介绍几种常见的使用案例，并配上示例代码来说明。
1. Zeros 初始化为零
from tensorflow.keras import initializers initializers.Zeros()
这种初始化方式将模型参数的初始值设置为零。
2. Ones 初始化为一
from tensorflow.keras import initializers initializers.Ones()
这种初始化方式将模型参数的初始值设置为一。
3. RandomNormal 正态分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)
这种初始化方式将模型参数的初始值设置为从给定的正态分布中采样的值。
4. RandomUniform 均匀分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)
这种初始化方式将模型参数的初始值设置为从给定的均匀分布中采样的值。
5. GlorotUniform Xavier 均匀分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.GlorotUniform(seed=None)
这种初始化方式是Xavier均匀分布的一种变体，使用了更合理的分布参数。
6. GlorotNormal Xavier 正态分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.GlorotNormal(seed=None)
这种初始化方式是Xavier正态分布的一种变体，使用了更合理的分布参数。
7. HeUniform He均匀分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.HeUniform(seed=None)
这种初始化方式是He均匀分布的一种变体，使用了更合理的分布参数。
8. HeNormal He正态分布随机初始化
from tensorflow.keras import initializers initializers.HeNormal(seed=None)
这种初始化方式是He正态分布的一种变体，使用了更合理的分布参数。
这些是常见的TensorFlow.keras.initializers()函数的使用案例和相关示例代码。通过这些初始化方式，我们可以对模型的参数进行灵活的初始化，提高模型的训练和收敛效果。