形状 (nb_batch, input_dim) のテンソルを入力として取り、形状 (nb_batch, context_size, output_dim) のテンソルを生成して、独自の keras レイヤーを作成したいと考えています。私は以下のデモを書いています：

実行すると、「TypeError: build() は正確に 2 つの引数を受け取ります (1 つ指定)」というエラーが表示されました。enter code here

このブログに含まれるオートエンコーダーの例では、著者は次のように one-hidden-layer を構築します。

上記の部分の仕組みは理解できますが、デコーダー部分を構築するための次の部分については混乱しています

具体的には、 をdecoderとして定義する必要があると考えましたdecoder = Model(input=encoded, output=decoded)。追加の variable を導入する必要がある理由がわかりませんencoded_input。オートエンコーダー モデルによると、エンコードされた部分を出力にデコードするだけなので、デコーダー層の入力はencoded. さらに、デコーダーモデルが上記のように定義されている場合、エンコーダーが次のように定義されていないのはなぜencoder=Model(input=input_img, output=autoencoder.layers[0](input_img))ですか?

私は文の類似性タスク（STSデータセットを使用）でKerasと協力しており、レイヤーのマージに問題があります。データは、それぞれが 0 から 5 の間でスコア付けされた 1184 の文のペアで構成されています。以下は、私の numpy 配列の形状です。各文を 50 語にパディングし、100 次元のグローブ埋め込みを使用して、それらを実行し、埋め込みレイヤーを実行しました。2 つのネットワークをマージすると、エラーが発生します。

ここに私のコードがどのように見えるかがあります

モデル (古いモデル) の最後のレイヤーを取得し、古いモデルの最後のレイヤーとまったく同じパラメーターを持つ 1 つのレイヤー (新しいモデル) のみの新しいモデルを作成しようとしています。古いモデルの最後のレイヤーがどうなるかにとらわれない方法でこれを行いたいと思います。このコードで実行しようとしていますが、エラーが発生しています。

次のエラーが発生します。

oldModel の最後のレイヤーを確認すると、次のように表示されます。

この方法でコピーしているパラメーターのリストに output_dim を追加しようとしましたが、それは役に立たなかったようです。私がそれをしたとき、代わりにこのエラーが発生しました：

ここで何が間違っているのか分かりますか？

このKeras conv_filter_visualizationの例は、VGG-16 ネットワークのレイヤー 5 の視覚化された重みの 8x8 グリッドを出力します。コードは 512 個のフィルターのうち 128 個を通過し、最大の損失を与えるフィルターの重みを視覚化します。出力例はこちら。

グリッドの各セルのサイズが 128x128 ピクセルなのはなぜですか?

VGG のレイヤ 5 には、3 つの 512x3x3 フィルタがあります。

ブロック 5

これらが 128x128 ピクセルのセルとして視覚化される方法について混乱しています。

ケラスのグラフ構造を使用したカスタムレイヤーモデルがあります。既存のレイヤーの各ペアの間に中間レイヤーを追加したい。このレイヤーの機能は、keras が提供する GaussianNoise レイヤーに似たノイズを追加することです。前のレイヤーのウェイトを操作して、次のレイヤーに送りたいと思います。

私の問題は、前のレイヤーからこれらの重みを取得する方法を理解できないことです。例としてGaussianNoiseレイヤーを見てみました。call メソッドは次のように定義されます。

「x」は TensorVariable であり、重みに関する情報はありません。この中間層内で重みを取得するにはどうすればよいですか?

ありがとう

ペアワイズ ラーニングを実装して、機能がディープ ニューラル ネットワークによって計算されている keras でモデルをランク付けしようとしています。

ペアワイズ L2R モデルでは、トレーニング中に、1 つの肯定的な結果と 1 つの否定的な結果をクエリに与えています。そして、特徴ベクトルの違いによる分類損失について学習します。

モデルを正常にコンパイルして適合させることはできますが、問題は実際にこのモデルをテスト データで使用することです。ペアワイズ L2R モデルの場合と同様に、テスト時には、クエリとサンプルのペアのみを使用します (個別のネガティブとポジティブはありません)。また、ソフトマックスの前に計算された値を使用して、サンプルをランク付けできます。

ケラスを使用して、テスト時に特定のトレーニング済みレイヤーを介して手動でデータを渡す方法はありますか? （要するに、トレーニング時に3セット、テスト時に2セットの入力があります。）