Python tf.layers.稠密核初始值设定项和正则化子

tf.layers.density函数定义为：

tf.layers.dense(
    inputs,
    units,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer=None,
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None
)

---

有两个可选参数

kernel\u初始值设定项

和

kernel\u正则化项

。我自己有两种不同的正则化和初始化技术，我希望用它们进行实验。我并不热衷于从头开始实现整个神经网络。是否有人可以提供一个为这两个参数提供自定义函数的示例

最好的办法是检查tensorflow中

初始化器

和

正则化器

的实现情况。例如，

variance\u scaling\u初始值设定项

初始值设定项在此代码中定义：

它由具有以下签名的

初始值设定项
函数组成：

initializer(shape, dtype=dtype, partition_info=None)

返回一个张量

此处定义了正则化器：