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Keras - softmax功能的默认轴设置为Axis
我正在学习如何创建顺序模型 . 我有一个模特: *model = Sequential()* 然后我继续添加池化层和卷积层(这很好) . 但是在创建密集层时: *model.add(Dense(num_classes, activation = 'softmax'))* 返回的行: *tf.nn.softmax(x, axis=axis)* 因为未定义轴而导致错误 . Keras和Te... -
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辍学与relu激活
我试图在tensorflow中实现具有丢失的神经网络 . tf.layers.dropout(inputs, rate, training) 从文档中可以看出:“Dropout包括在训练期间每次更新时随机设置输入单位的分数率为0,这有助于防止过度拟合 . 保留的单位按1 /(1 - rate)缩放,以便它们的总和在训练时间和推理时间没有变化 . “ 现在我明白了这种行为,如果在超过零的sig... -
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keras tensorflow中的高级自定义激活功能
def newactivation(x): if x>0: return K.relu(x, alpha=0, max_value=None) else : return x * K.sigmoid(0.7* x) get_custom_objects().update({'newactivation': Activation(newacti... -
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如何在Keras中使用categorical_hinge?
也许是一个非常愚蠢的问题,但我找不到一个如何在Keras中使用categorical_hinge的例子 . 我做分类,我的目标是 shape(,1) ,值为[-1,0,1]所以我有3个导管 . 使用功能API我已经设置了我的输出层,如下所示: output = Dense(1,name ='output',activation ='tanh',kernel_initializer ='lecun... -
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具有自定义“丢失”功能的渐变更新
我正在神经网络上的tensorflow工作,试图最大化两个数据集之间的相关性:http://ttic.uchicago.edu/~klivescu/papers/andrew_icml2013.pdf 我有一个"loss"函数有点复杂,所以我用numpy数组(并称之为corr_func())编写它,以便它可以使用张量运行我使用tf.py_func函数,我尝试更新渐变以与此处所示...