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keras 的 example 文件 antirectifier.py 解析

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该代码的功能是进行mnist的数字识别,主要是用于指导大家如何自己封装一个层,也就是自定义层

这里的Antirectifier就是自定义的一个层,代码是进行一个正则化,然后正向结果进行一个relu激活函数,和取反(负数)结果进行一个relu,之后再进行一个concatenate

输入shape和输出shape分别为:

(60000, 784)
(60000, 10)

神经网络结构为:

________________________________________________________________________________
Layer (type)                        Output Shape                    Param #
================================================================================
dense_1 (Dense)                     (None, 256)                     200960
________________________________________________________________________________
antirectifier_1 (Antirectifier)     (None, 512)                     0
________________________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)                 (None, 512)                     0
________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                     (None, 256)                     131328
________________________________________________________________________________
antirectifier_2 (Antirectifier)     (None, 512)                     0
________________________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout)                 (None, 512)                     0
________________________________________________________________________________
dense_3 (Dense)                     (None, 10)                      5130
________________________________________________________________________________
activation_1 (Activation)           (None, 10)                      0
================================================================================
Total params: 337,418
Trainable params: 337,418
Non-trainable params: 0
________________________________________________________________________________

不过可以看到,这里的Antirectifier层,参数个数为0,所以没有参数需要训练

 

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总目录

keras的example文件解析


http://www.coolblog.cn/news/35cd7f26b156bf96.html

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