1. keras中的约束项
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constraints
模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束(例如非负性)。约束是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异,但Dense
,Conv1D
,Conv2D
和Conv3D
这些层具有统一的 API。约束层开放 2 个关键字参数:-
kernel_constraint
用于主权重矩阵。 -
bias_constraint
用于偏置。from keras.constraints import max_norm model.add(Dense(64, kernel_constraint=max_norm(2.)))
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keras内置的约束项
- max_norm(max_value=2, axis=0): 最大范数约束
- non_neg(): 非负性约束
- unit_norm(axis=0): 单位范数约束
- min_max_norm(min_value=0.0, max_value=1.0, rate=1.0, axis=0): 最小/最大范数约束
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