我想实现一个RBFN，并在StackOverflow上找到了这段代码。虽然我理解其中的一些代码，但我无法理解gamma、kwargs以及整个call函数的含义。有人能解释一下吗？

from keras.layers import Layerfrom keras import backend as Kclass RBFLayer(Layer):    def __init__(self, units, gamma, **kwargs):        super(RBFLayer, self).__init__(**kwargs)        self.units = units        self.gamma = K.cast_to_floatx(gamma)def build(self, input_shape):    self.mu = self.add_weight(name='mu',                              shape=(int(input_shape[1]), self.units),                              initializer='uniform',                              trainable=True)    super(RBFLayer, self).build(input_shape)def call(self, inputs):    diff = K.expand_dims(inputs) - self.mu    l2 = K.sum(K.pow(diff,2), axis=1)    res = K.exp(-1 * self.gamma * l2)    return resdef compute_output_shape(self, input_shape):    return (input_shape[0], self.units)

回答：

Gamma: 根据文档：gamma参数定义了一个训练样本的影响范围，低值意味着“远”，高值意味着“近”。模型的行为对gamma参数非常敏感。当gamma非常小时，模型过于受限，无法捕捉数据的复杂性或“形状”。这是一个超参数。

kwargs: **kwargs用于让函数接受任意数量的关键字参数。 详情。

Call: 在call函数中，你正在计算径向基函数核，即RBF核，定义如下。

来源。

分子部分的计算如下：

diff = K.expand_dims(inputs) - self.mul2 = K.sum(K.pow(diff,2), axis=1)

分母部分的计算如下：

res = K.exp(-1 * self.gamma * l2)

self.gamma可以表示为如下形式