问如何在Keras中编写线性激活函数
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Stack Overflow用户

提问于 2020-05-25 11:28:54

回答 1查看 934关注 0票数 1

我希望在输出层使用线性激活。我目前使用model.add(...)添加层。我知道如何使用其他激活函数(例如sigmoid函数，您可以使用model.add(...,activation = "sigmoid") )。但我的问题是我根本不想要任何激活函数。也就是说，我希望w·x作为来自模型的输出，而不是a(w·x)，其中a是激活函数。我该怎么办？难道根本不包括activation工作吗？

keras

deep-learning

回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2020-05-25 11:32:40

创建您自己的激活函数，该函数返回所需的内容。

from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
from keras.layers import Activation

def custom_activation(x):
    return x

get_custom_objects().update({'custom_activation': Activation(custom_activation)})

model.add(...,activation = "custom_activation")

编辑

正如@MarcoCerliani所指出的，没有必要做以上的事情。下面这两条语句都使用linear激活函数。

model.add(...,activation = "linear")

model.add(...)

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62001507

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