Tensorflow.js tf.constraints.Constraint 类

TensorFlow.js中的tf.constraints.Constraint类定义了一种约束规则，可以用于强制模型权重的值在一定范围内。这对于防止模型出现过拟合或者梯度消失/梯度爆炸非常有用。

构造函数

使用tf.constraints.constraint()构造函数可以创建一个新的tf.constraints.Constraint对象。此构造函数需要一个函数作为参数，该函数输入一个张量x，并返回一个张量，该张量具有和x相同的形状和dtype，但是它的值满足该约束规则。

const minConstraint = tf.constraints.constraint((x) => tf.maximum(x, 0));

上述例子创建了一个约束规则，该规则强制所有的权重值大于等于0。

应用约束规则

使用tf.constraints.Constraint.apply()方法可以将约束规则应用到张量上。

const weightTensor = tf.tensor([-1, 0, 1, 2, 3]);
const constrainedWeight = minConstraint.apply(weightTensor);
console.log(constrainedWeight.dataSync()); // [0, 0, 1, 2, 3]

上述例子将weightTensor应用minConstraint规则后得到的constrainedWeight张量中的所有负数值都被修改为了0。

可用的约束规则

TensorFlow.js提供了以下约束规则：

• tf.constraints.maxNorm(maxValue)：强制最大范数不超过给定值。
• tf.constraints.minMaxNorm(minValue, maxValue)：强制范数在最小值和最大值之间。范数不保证小于或等于最大值。通过缩小使范数等于最大值。
• tf.constraints.minValue(minValue)：强制权重值大于等于给定值。
• tf.constraints.maxValue(maxValue)：强制权重值小于等于给定值。
• tf.constraints.nonNeg()：强制权重值非负。
• tf.constraints.unitNorm(axis)：强制范数等于1。
• tf.constraints.unitNorm(axis, maxValue)：强制范数等于1且小于等于给定值。

结论

TensorFlow.js中的tf.constraints.Constraint类提供了一种简单的方式来确保模型权重符合约束条件，这对于防止模型出现过拟合或梯度消失/梯度爆炸非常有用。使用tf.constraints.Constraint类是一种规范的数据规范化方式，适用于各种神经网络模型和深度学习任务。