keras_14_初始化Initializers

作者：@haozhang
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目录

1. 模型初始化
2. 自定义初始化器

1. 模型初始化

• 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'))
  

• 内置的初始化工具 (是 keras.initializers 模块的一部分)

  • Initializer

    • 初始化器基类：所有初始化器继承这个类。

  • Zeros

    • 将张量初始值设为 0 的初始化器。

  • Ones

    • 将张量初始值设为 1 的初始化器。

  • Constant

    • 将张量初始值设为 constant的初始化器。

  • RandomNormal

    • 按照正态分布生成随机张量

  • RandomUniform

    • 按照均匀分布生成随机张量

  • TruncatedNormal

    • 截尾正态分布。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。

  • VarianceScaling

    • 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)。

  • Orthogonal

    • 生成一个随机正交矩阵

  • Identity

    • 生成单位矩阵

  • lecun_uniform

    • 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。

  • glorot_normal (cs231n推荐)：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。

  • glorot_uniform：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。

  • he_normal

    • 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，

  • lecun_normal

    • 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。

  • he_uniform

    • 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。

2. 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))