問題タブ [keras-layer]

Keras の関数型 API を使用するときに、中間層の出力を取得しようとしています。標準のシーケンシャル API を使用すると出力を取得できますが、関数型 API を使用すると出力を取得できません。

私はこの実用的なおもちゃの例に取り組んでいます:

しかし、関数型 API を使用すると機能しません。出力が正しくありません。たとえば、2 番目のレイヤーで初期入力を出力しています。

ANSWER: どうやら関数型 API レイヤー 0 を使用する場合、入力そのものです。そのため、すべてが 1 つ前に移動します。

cifar データ セットと keras フレームワークを使用して、単層ニューラル ネットワークをトレーニングしたいと考えていました。データ セットの各画像は 32 x 32 x 3 であるため、畳み込みのない単層ネットワークを使用して画像を処理する方法がよくわかりませんでした。形状のデータセットを持つために各画像を平坦化することN by 32*32*3は正しいことだと思います。したがって、私は次のことを行いました：

次に、入力次元に一致する単一の層状ネットワークを作成しました。

コードは正常にコンパイルされているようです。したがって、これは畳み込みなしで画像データセットで単一層のニューラルネットワークをトレーニングする正しい方法ですか? 私をうんざりさせている主なことは、画像が3Dテンソルであるが、単一レイヤーネットは、その形状に関係なく、それを1Dベクトルとして扱うことだと思います. 右？

また、Keras はflatten()関数を提供していたので、それが効率性やその他の理由で使用するのに適した方法であったかどうかは不明でした。しかし、私はそれを機能させることができませんでした。

また、これは言うまでもありませんが、ソフトマックスレイヤーは実際には別のレイヤーとしてカウントされません。右？単層にしたい。

コード全体:

https://keras.io/layers/about-keras-layers/で説明されているように、「layer_from_config」Keras ユーティリティを使用して、以前に保存した構成からレイヤーをロードしようとしています 。

とりあえずベーシックモデルで使ってみます

予想どおり、config辞書型オブジェクトを返し、それを印刷すると読み取ります

ただし、上記のコードを実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。

それで、私は何を間違っていますか？

Keras (1.2.2) を使用して、最後のレイヤーが次のようなシーケンシャル モデルをロードしています。

次に、最後のレイヤーをポップし、別の全結合レイヤーを追加して、分類レイヤーを再度追加します。

ご覧のとおり、dense_3 と activation_7 はネットワークに接続されていません (「Connected to」の summary() の空の値)。この問題の解決方法を説明しているドキュメントが見つかりません。何か案は？

以下の回答に従って、印刷する前にモデルをコンパイルしましたmodel.summary()が、いくつかの理由で、要約が示すように、レイヤーが正しくポップされていません: 最後のレイヤーの接続が間違っています:

しかし、そうあるべきです