Tensorflow.js tf.initializers.heUniform()函数介绍

介绍

tf.initializers.heUniform() 函数是 TensorFlow.js 中的一个权重初始化函数，用于初始化神经网络中的参数。此函数使用 He 随机初始化算法，使得初始化的参数在激活函数的输入上有一个比较好的方差。在ReLU激活函数下，该随机初始化算法表现良好。

语法

tf.initializers.heUniform(config?: tf.initializers.HeUniformArgs)

参数

• config：可选的配置对象，包含以下属性：
  • seed：随机数种子，默认为 null。

返回值

tf.initializers.heUniform() 函数返回一个 TensorFlow.js 中的随机初始化器，该初始化器可以用作神经网络层的权重初始化器。

示例

下面是一个简单的示例，使用 tf.initializers.heUniform() 函数来初始化一个神经网络层的权重矩阵：

const model = tf.sequential({
  layers: [
    tf.layers.dense({
      units: 10,
      activation: 'relu',
      inputShape: [2],
      kernelInitializer: tf.initializers.heUniform()
    })
  ]
});

总结

tf.initializers.heUniform() 函数是 TensorFlow.js 中的一个权重初始化函数，用于初始化神经网络中的参数。此函数使用 He 随机初始化算法，使得初始化的参数在激活函数的输入上有一个比较好的方差。在ReLU激活函数下，该随机初始化算法表现良好。开发者可以通过函数的参数进行配置。通过这个函数的使用，可以为神经网络的训练提供良好的初始权重值。