Keras网络层之“关于Keras的层(Layer)”
关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array ...
原文：keras Lambda 层
Lambda层 本函数用以对上一层的输出施以任何Theano TensorFlow表达式 如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。 导入的方法是 Lambda函数接受两个参数，第一个是输入张量对输出张量的映射函数，第二个是输入的shape对输出的shape的映射函数。 参数 function：要实现的函数，该函数仅 ...
2018-10-01 15:39 10 5169 推荐指数：
相关推荐
keras的Embedding层
输入shape：形如（samples，sequence_length）的2D张量 输出shape：形如 (samples, sequence_length, output_dim) ...
keras Model 3 共享的层
1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 考虑这样的一个问题：我们要判断连个tweet是否来源于同一个人。 首先我们对两个tweet进行处理，然后将处理的结构拼接在一起，之后跟一个逻辑回归，输出这两条tweet来自同一个人概率。 因为我们对两条tweet的处理是相同的，所以对第一条 ...
Keras的TimeDistributed层
Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类 ...
keras Dense 层
文档地址：https://keras.io/layers/core/#dense Dense是这样的操作： 例子： 参数说明： units 一个正整数，表示输出的维度 activation 激活函数，如果不定义，则a(x)=x ...
Keras常用层
Dense层：全连接层 Activatiion层：激活层，对一个层的输出施加激活函数 Dropout层：为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合 Flatten层 ...
Keras（七）Keras.layers各种层介绍
原文链接：http://www.one2know.cn/keras8/ 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层 ...
keras常用的网络层
一、常用层 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等。 1.Dense层 Dense层：全连接层。 keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...