問題タブ [keras-layer]

Keras を使用してモデリング作業を行っていますが、特定のレイヤーをインデックスまたは名前で削除することは可能でしょうか? 現在、私model.pop()はこの作業を行うことができることしか知りませんが、最近追加されたレイヤーを削除するだけです. さらに、layersは のタイプであり、またはtensorvariableで実行できる特定の要素を削除する方法がわかりません。ところで、私は Theano バックエンドを使用しています。numpy arraylist

現在、Keras を使用したレイヤー単位のトレーニング モデルの実装を学習しています。私のソリューションは複雑で時間がかかります。誰かが簡単な方法でそれを行うための提案をしてもらえますか? また、誰かが Keras のトポロジ、特に 間の関係nodes.outbound_layer、およびそれらがテンソルとnodes.inbound_layerどのように関連付けられたかを説明できますか? githubのトポロジ ソース コードから、次のことについてかなり混乱しています。input_tensorsoutput_tensors

input_tensors[i] == inbound_layers[i].inbound_nodes[node_indices[i]].output_tensors[tensor_indices[i]]

inbound_nodesを含む理由はoutput_tensors、それらの間の関係について明確ではありません.... の特定の位置にあるレイヤーを削除したい場合、API model最初に何を削除する必要がありますか? また、ある場所にレイヤーを追加する場合、最初に何をすればよいですか？

これが、レイヤーごとのトレーニング モデルに対する私のソリューションです。私は Sequential モデルでそれを行うことができ、今では実装しようとしていAPI modelます:

これを行うには、前のトレーニングを終了してから新しいレイヤーを追加し、再コンパイル ( model.compile()) および再適合 ( model.fit()) するだけです。

Keras モデルには出力レイヤーが必要なので、常に出力レイヤーを追加します。その結果、新しいレイヤーを追加するたびに、出力レイヤーを削除してから追加し直す必要があります。これは を使用して実行できます。model.pop()この場合model、keras.Sequential()モデルである必要があります。

このSequential()モデルは、を含む多くの便利な機能をサポートしていますmodel.add(layer)。ただし、モデル API: を使用してカスタマイズされたモデルの場合model=Model(input=...., output=....)、それらpop()またはadd()関数はサポートされておらず、実装に時間がかかり、不便な場合があります。

Keras でステートフル LSTM を構築しようとしていますが、LSTM を実行する前に埋め込みレイヤーを追加する方法がわかりません。問題はstatefulフラグのようです。私のネットがステートフルでない場合、埋め込みレイヤーを追加するのは非常に簡単で機能します。

レイヤーを埋め込まずに動作するステートフル LSTM は、現時点では次のようになります。

Embedding レイヤーを追加するとき、batch_input_shapeパラメーターを Embedding レイヤーに移動します。つまり、形状を知る必要があるのは最初のレイヤーだけですか? このような：

私が知っている例外はException: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=4

だから私は今ここで立ち往生しています。単語の埋め込みをステートフル LSTM に結合するトリックは何ですか?

自分のマシンで CNN に関するコードを実行しましたが、エラー フィードバックが返されました。

私のコードのスニペット:

そして私も試します：

エラーは次のとおりです。

この問題を解決するには？

Keras でデコンボリューションを実装しようとしています。私のモデル定義は次のとおりです。

最初の畳み込み層、つまりconvolution2d_1.

最初の畳み込みレイヤーの後にある特徴マップはX、 9がレイヤーを通過した(9, 32, 32, 32)次元の画像の数であるとしましょう。Keras の関数32x32によって得られる最初の層の重み行列。get_weights()重み行列の次元は です(32, 3, 3, 2)。

転置畳み込みを実行するために使用しているコードは

しかし、エラーが発生します:

誰が私が間違っているのか教えてもらえますか?

Dense Layer の出力を Convolution2D Layer と融合するカスタム レイヤを作成したいと考えています。

アイデアはこの論文から生まれました。ネットワークは次のとおりです。

融合層は、Convolution2D tensor ( 256x28x28) を Dense tensor ( ) と融合しようとし256ます。方程式は次のとおりです。

y_global => Dense layer output with shape 256 y_mid => Convolution2D layer output with shape 256x28x28

Fusion プロセスに関する論文の説明は次のとおりです。

以下のような新しいカスタムレイヤーを作成することになりました。

__init__メソッドとメソッドは正しいと思いますが、出力が上記の式と同じになるように、レイヤーで (256 次元) を(256x28x28 次元)とbuild連結する方法がわかりません。y_globaly-midcall

メソッドでこの方程式をどのように実装できcallますか?

本当にありがとう...

更新:これらの2つのレイヤーのデータを正常に統合する他の方法も受け入れられます...ペーパーで言及されている方法である必要はありませんが、少なくとも受け入れ可能な出力を返す必要があります...