入力次元(16,48,12)の100ユニットのLSTMレイヤーを持つモデルを作成しようとしています(16はジェネレーター関数を介して入力を取得するためのバッチサイズです)。ジェネレーター関数は、(16、1、2)の予想出力を生成します(16はバッチサイズです)。出力として、softmaxアクティベーション機能を備えた高密度レイヤーを使用します。それを行う最良の方法は何でしょうか?私はケラスにかなり慣れていないので、ジェネレーター関数を使用することを静かに把握することはできません...
回答 1 件
関連記事
- 関数paramのtypeofを使用した条件型
- インポート使用中に関数が定義されていないエラー
- strcontains関数を使用して列に乗算する
- 関数を使用して任意の行列nxnの行列式を計算します
- ifステートメントを使用して関数を呼び出し、ifステートメント内に返された値を出力するにはどうすればよいですか?
- Gmockを使用してoperator ==なしで関数引数をモックする方法
- ''または「」または `${}`を使用したJS関数の異なる出力への引数
- ジェネレータを使用して文字列をリストに適切に変換する方法
- ファクトリ関数を使用するときに `appbefore_request`をフラスコしますか?
- C言語の関数の戻り値の型にstructAliasname *を使用する
関連した質問
- tfkerasapplicationsInceptionV3の混合レイヤーとは何ですか?
- 複数の出力でのCNN損失?
- tfkeraslayersConv2Dの使用法
- モジュール 'tensorflow_datasetscorefeatures'には属性 'text'がありません
- StackAbuseガイドに従いますが、機能していません
- Tensorflow DecodeJPEG:予期された画像(JPEG、PNG、またはGIF)、「\ 000 \ 000 \ 000 \ 000 \ 000 \ 000 \ 000 \ 00」で始まる不明な形式を取得しました
- Keras Conv1Dレイヤーはどの軸で機能しますか?
- ストライドはケラの入力形状にどのように影響しますか?
- 「モデル」オブジェクトには属性がありません「loss_functions」
- TensorflowでLabelEncoderを作成する方法は?
個人的には、完全に接続された高密度レイヤーの前にPReLUアクティベーション機能を使用することをお勧めします。 例えば:
model.add(LSTM(128,input_shape=(train_X.shape[1],train_X.shape[2])))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(.2))
model.add(Dense(64))
model.add(PReLU())