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自定义激活函数依赖于 Keras 中的其他输出节点

[英]Custom activation function dependant on other output nodes in Keras

I would like to predict a multi-dimensional array using Long Short-Term Memory (LSTM) networks while imposing restrictions on the shape of the surface of interest.我想使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测多维数组,同时对感兴趣的表面的形状施加限制。

I thought to accomplish this by setting some elements of the output (regions of the surface) in a functional relationship to others (simple scaling conditions).我想通过将输出的某些元素(表面区域)设置为与其他元素(简单缩放条件)的函数关系来实现这一点。

Is it possible to set such custom activation functions for the output, whose argument are other output nodes, in Keras?是否可以在 Keras 中为输出设置此类自定义激活函数,其参数是其他输出节点? If not, is there any other interface that allows this?如果没有,是否有任何其他接口允许这样做? Do you have any source to a manual?你有任何手册的来源吗?

Thekeras-team on the GitHub answered the question about how to make a custom activation function. GitHub 上的 keras-team回答了关于如何制作自定义激活函数的问题。

There also is a question with a code with a custom activation function.还有一个带有自定义激活功能的代码的问题

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