keras中啟用函式的使用

兩種方式：

一、通過keras封裝的網路層中的activation引數指定：

例如，下面的卷積層中的指定的啟用函式為relu函式：

from keras.model import sequential

from keras.layers import conv2d
from keras.layers import maxpooling2d
model = sequential()
model.add(conv2d(
kernel_size=(9,9),
activation="relu",
filters=48,
strides=(4,4),
input_shape = input_shape))
model.add(maxpooling2d((3,3), strides=(2,2), padding='same'))
model.add(conv2d(
strides=(1,1),
kernel_size=(3,3),
activation="relu",
filters=128))
model.add(conv2d(
strides=(1,1),
kernel_size=(3,3),
activation="relu",
filters=128))
model.add(maxpooling2d((3,3), strides=(2,2), padding='same'))

from keras.layers import activation, dense

model.add(dense(64))
model.add(activation('sigmoid'))

model.add(dense(64, activation='sigmoid'))

Keras啟用函式Activations

啟用函式可以通過設定單獨的啟用層實現，也可以在構造層物件時通過傳遞activation引數實現。model.add dense 64 activation tanh 預定義啟用函式 softmax 對輸入資料的最後一維進行softmax，輸入資料應形如 nb samples,nb timesteps...

keras 9 啟用函式 Activations

softmax elu 指數線性單元 selu 可伸縮的指數線性單元 softplus log exp x 1 softsign x abs x 1 relu cs231n推薦 tanh sigmoid hard sigmoid linear 線性啟用函式，即不做任何改變 對於theano tens...

啟用函式的使用

簡單的二分類問題 1.網路結構的設計 2.分類結果 輸出為 y w 1x1 w2x2 by w 1x 1 w 2x 2 b y w1 x 1 w 2 x2 b 此為 x1x1 x1和 x2x2 x2的線性組合，線性組合只能是直線，這樣就擬合處一條直線，將圓形和正方形進行分類，分類後的結果如下圖 複雜...