Keras教学(8):Keras的约束项constraints，看这一篇就够了

【写在前面】：大家好，我是【猪葛】
一个很看好AI前景的算法工程师
在接下来的系列博客里面我会持续更新Keras的教学内容（文末有大纲）
内容主要分为两部分
第一部分是Keras的基础知识
第二部分是使用Keras搭建FasterCNN、YOLO目标检测神经网络
代码复用性高
如果你也感兴趣，欢迎关注我的动态一起学习
学习建议：
有些内容一开始学起来有点蒙，对照着“学习目标”去学习即可
一步一个脚印，走到山顶再往下看一切风景就全明了了

本篇博客学习目标：1、理解网络层约束项的用法

一、约束项的概念和使用

概念：

constraints 模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（例如非负性）。

使用：

约束是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。

约束层开放 2 个关键字参数：

• kernel_constraint 用于主权重矩阵。只能接受函数实例对象
• bias_constraint 用于偏置。只能接受函数实例对象

用法举例：

from tensorflow.keras.constraints import max_norm
model.add(Dense(64, kernel_constraint=max_norm(2.)))

或者：

import tensorflow.keras as keras
model.add(Dense(64, kernel_constraint=keras.constraints.MaxNorm(max_value=2, axis=0))

二、可用的约束

keras中自带的可用的约束有（一般我们对网络层的约束选项都选择None就可以了）：

keras.constraints.MaxNorm(max_value=2, axis=0)  # MaxNorm 最大范数权值约束。映射到每个隐藏单元的权值的约束，使其