一、常用層 常用層對應於core模塊,core內部定義了一系列常用的網絡層,包括全連接、激活層等。 1.Dense層 Dense層:全連接層。 keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...
Dense層:全連接層 Activatiion層:激活層,對一個層的輸出施加激活函數 Dropout層:為輸入數據施加Dropout。Dropout將在訓練過程中每次更新參數時按一定概率 rate 隨機斷開輸入神經元,Dropout層用於防止過擬合 Flatten層:Flatten層用來將輸入 壓平 ,即把多維的輸入一維化,常用在從卷積層到全連接層的過渡。Flatten不影響batch的大小 R ...
2018-01-08 10:51 0 1294 推薦指數:
一、常用層 常用層對應於core模塊,core內部定義了一系列常用的網絡層,包括全連接、激活層等。 1.Dense層 Dense層:全連接層。 keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...
關於Keras的“層”(Layer) 所有的Keras層對象都有如下方法: layer.get_weights():返回層的權重(numpy array) layer.set_weights(weights):從numpy array中將權重加載到該層中,要求numpy array ...
輸入shape:形如(samples,sequence_length)的2D張量 輸出shape:形如 (samples, sequence_length, output_dim) ...
1 入門 2 多個輸入和輸出 3 共享層 考慮這樣的一個問題:我們要判斷連個tweet是否來源於同一個人。 首先我們對兩個tweet進行處理,然后將處理的結構拼接在一起,之后跟一個邏輯回歸,輸出這兩條tweet來自同一個人概率。 因為我們對兩條tweet的處理是相同的,所以對第一條 ...
Keras的TimeDistributed層主要用途是在時間維度上進行全連接. 比如Faster RCNN,1張圖生成了16個ROI,需要對每一個ROI進行分類和回歸,ROI的維度是7×7×512,長度和寬度都是7,512個通道,16個ROI的的維度是16×7×7×512,需要得到16個分類 ...
文檔地址:https://keras.io/layers/core/#dense Dense是這樣的操作: 例子: 參數說明: units 一個正整數,表示輸出的維度 activation 激活函數,如果不定義,則a(x)=x ...
Lambda層 本函數用以對上一層的輸出施以任何Theano/TensorFlow表達式 如果你只是想對流經該層的數據做個變換,而這個變換本身沒有什么需要學習的參數,那么直接用Lambda Layer是最合適的了。 導入的方法是 Lambda函數接受兩個參數 ...
原文鏈接:http://www.one2know.cn/keras8/ 一、網絡層 keras的層主要包括: 常用層(Core)、卷積層(Convolutional)、池化層(Pooling)、局部連接層、遞歸層(Recurrent)、嵌入層 ...