python – 使用Keras时如何更改图层中的单位数？

以下代码完全正常.如果我尝试将所有64s更改为128s,那么我会收到有关形状的错误.如果在使用Keras时更改人工神经网络中的层数,是否需要更改输入数据形状？我不这么认为,因为它要求input_dim是正确的.

作品：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

sgd3 = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd3)
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

不起作用：

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

sgd3 = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd3)
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

解决方法:

您可以在同一输入上为每个隐藏层使用不同数量的隐藏层和不同数量的单元/神经元.

除最后一个之外的每个密集可以被视为隐藏层.最后一个Dense应该有一些输出等于你想要的输出维度(在你的情况下,y的维度似乎是64).

试试这个：

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

sgd3 = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd3)
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

标签：python,neural-network,keras,data-science
来源： https://codeday.me/bug/20190628/1313309.html