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初始化

初始化器的用法

初始化定义了设置 Keras 各层权重随机初始值的方法。

用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。通常关键字为 kernel_initializer 和 bias_initializer:

model.add(Dense(64,
                kernel_initializer='random_uniform',
                bias_initializer='zeros'))

预定义初始化器

下面这些是可用的内置初始化器，是 keras.initializers 模块的一部分:

Initializer

keras.initializers.Initializer()

初始化器基类：所有初始化器继承这个类。

Zeros

keras.initializers.Zeros()

将张量初始值设为 0 的初始化器。

Ones

keras.initializers.Ones()

将张量初始值设为 1 的初始化器。

Constant

keras.initializers.Constant(value=0)

将张量初始值设为一个常数的初始化器。

参数

  • value: 浮点数，生成的张量的值。

RandomNormal

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。

参数

  • mean: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的平均数。
  • stddev: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的标准差。
  • seed: 一个 Python 整数。用于设置随机数种子。

RandomUniform

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。

参数

  • minval: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的范围下限。
  • maxval: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的范围下限。默认为浮点类型的 1。
  • seed: 一个 Python 整数。用于设置随机数种子。

TruncatedNormal

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。

生成的随机值与 RandomNormal 生成的类似，但是在距离平均值两个标准差之外的随机值将被丢弃并重新生成。这是用来生成神经网络权重和滤波器的推荐初始化器。

Arguments

  • mean: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的平均数。
  • stddev: 一个 Python 标量或者一个标量张量。要生成的随机值的标准差。
  • seed: 一个 Python 整数。用于设置随机数种子。

VarianceScaling

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。

使用 distribution="normal" 时，样本是从一个以 0 为中心的截断正态分布中抽取的，stddev = sqrt(scale / n)，其中 n 是：

  • 权值张量中输入单元的数量，如果 mode = “fan_in”。
  • 输出单元的数量，如果 mode = “fan_out”。
  • 输入和输出单位数量的平均数，如果 mode = “fan_avg”。

使用 distribution="uniform" 时，样本是从 [-limit，limit] 内的均匀分布中抽取的，其中 limit = sqrt(3 * scale / n)。

参数

  • scale: 缩放因子（正浮点数）。
  • mode: “fan_in”, “fan_out”, “fan_avg” 之一。
  • distribution: 使用的随机分布。”normal”, “uniform” 之一。
  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

异常

  • ValueError: 如果 “scale”, mode” 或 “distribution” 参数无效。

Orthogonal

keras.initializers.Orthogonal(gain=1.0, seed=None)

生成一个随机正交矩阵的初始化器。

参数

  • gain: 适用于正交矩阵的乘法因子。
  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

参考文献

Identity

keras.initializers.Identity(gain=1.0)

生成单位矩阵的初始化器。

仅用于 2D 方阵。

参数

  • gain: 适用于单位矩阵的乘法因子。

lecun_uniform

keras.initializers.lecun_uniform(seed=None)

LeCun 均匀初始化器。

它从 [-limit，limit] 中的均匀分布中抽取样本， 其中 limit 是 sqrt(3 / fan_in)， fan_in 是权值张量中的输入单位的数量。

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

glorot_normal

keras.initializers.glorot_normal(seed=None)

Glorot 正态分布初始化器，也称为 Xavier 正态分布初始化器。

它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(2 / (fan_in + fan_out)) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in 是权值张量中的输入单位的数量， fan_out 是权值张量中的输出单位的数量。

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

glorot_uniform

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。

它从 [-limit，limit] 中的均匀分布中抽取样本， 其中 limit 是 sqrt(6 / (fan_in + fan_out))， fan_in 是权值张量中的输入单位的数量， fan_out 是权值张量中的输出单位的数量。

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

he_normal

keras.initializers.he_normal(seed=None)

He 正态分布初始化器。

它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(2 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in 是权值张量中的输入单位的数量，

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

lecun_normal

keras.initializers.lecun_normal(seed=None)

LeCun 正态分布初始化器。

它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(1 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in 是权值张量中的输入单位的数量。

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

he_uniform

keras.initializers.he_uniform(seed=None)

He 均匀方差缩放初始化器。

它从 [-limit，limit] 中的均匀分布中抽取样本， 其中 limit 是 sqrt(6 / fan_in)， 其中 fan_in 是权值张量中的输入单位的数量。

参数

  • seed: 一个 Python 整数。作为随机发生器的种子。

返回

一个初始化器。

参考文献

一个初始化器可以作为一个字符串传递（必须匹配上面的一个可用的初始化器），或者作为一个可调用函数传递：

from keras import initializers

model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01)))

# 同样有效;将使用默认参数。
model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal'))

使用自定义初始化器

如果传递一个自定义的可调用函数，那么它必须使用参数 shape（需要初始化的变量的尺寸）和 dtype（数据类型）：

from keras import backend as K

def my_init(shape, dtype=None):
    return K.random_normal(shape, dtype=dtype)

model.add(Dense(64, kernel_initializer=my_init))

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