keras自定義層
一、基本定義方法 當然，Lambda層僅僅適用於不需要增加訓練參數的情形，如果想要實現的功能需要往模型新增參數，那么就必須要用到自定義Layer了。其實這也不復雜，相比於Lambda層只不過代碼多了幾行，官方文章已經寫得很清楚了：https://keras.io/layers ...
原文：Keras 自定義層
對於簡單的定制操作，可以通過使用layers.core.Lambda層來完成。該方法的適用情況：僅對流經該層的數據做個變換，而這個變換本身沒有需要學習的參數 這里用Lambda定義了一個對張量進行切片操作的層 對於具有可訓練權重的定制層，需要自己來實現。 參考： Writing your own Keras layers Keras官方文檔，中文文檔 keras Lambda自定義層實現數據的切 ...
2017-09-19 17:15 0 4912 推薦指數：
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