譜歸一化層

keras.layers.SpectralNormalization(layer, power_iterations=1, **kwargs)

對目標層的權重執行譜歸一化。

此封裝器通過約束層權重的譜範數來控制其 Lipschitz 常數，這可以穩定 GAN 的訓練。

參數

layer：一個 keras.layers.Layer 實例，它具有 kernel (例如 Conv2D、Dense...) 或 embeddings 屬性 (Embedding 層)。
power_iterations：整數，正規化期間的迭代次數。
**kwargs：基礎封裝器關鍵字參數。

範例

>>> x = np.random.rand(1, 10, 10, 1)
>>> conv2d = SpectralNormalization(keras.layers.Conv2D(2, 2))
>>> y = conv2d(x)
>>> y.shape
(1, 9, 9, 2)

>>> x = np.random.rand(1, 10, 10, 1)
>>> dense = SpectralNormalization(keras.layers.Dense(10))
>>> y = dense(x)
>>> y.shape
(1, 10, 10, 10)

參考文獻

譜歸一化層

SpectralNormalization 類別