删除输出层的一些神经元（Keras）-Java 学习之路

我正在使用Keras为合成数据生成制作GAN . 因此，我想使用预先确定的分类器模型作为判别器（因为我不需要训练鉴别器，只需要训练器） .

预先制作的模型是在keras中制作的，并且在最后一层 Dense(4, activation='softmax') （A，B，C，D）最初有4个输出 . 我想从C类生成合成数据.Siscriminiminator模型必须只有1个输出（假或真），所以我需要将最后一层从pre-treinade模型更改为只有C输出 . 那么，我如何在keras中完成它或者在后端使用Tensorflow？

我看起来像这样......

enter image description here

model = load_model('pre_treined_model.h5')
discriminator = model
discriminator.layers[-1] = "only C weight/output"

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你将不得不做这样的事情：

model = load_model('pre_trained_model.h5')
model.layers.pop()

x = Dense(1, activation='sigmoid')(model.layers[-1].output)
model = Model(inputs=model.input, outputs=[x])

回复于 2024-04-25T02:19:40+08:00

删除输出层的一些神经元（Keras）

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