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[英]How to apply a function to each element in a list, then make a list of the outputs?
[英]How to apply sigmoid function for each outputs in Keras?
這是我的代碼的一部分。
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_shape=(4,), activation='softmax'))
model.compile(Adam(lr=0.1),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
使用此代碼,它將立即將softmax應用於所有輸出。 因此,輸出表明了所有可能性。 但是,我正在研究非排他性classifire,這意味着我希望輸出具有獨立的概率。 抱歉,我的英語不好。但是我想要做的是對每個輸出應用S形函數,以便它們具有獨立的概率。
無需創建3個單獨的輸出(如已接受的答案所建議)。
只需一行就可以達到相同的結果:
model.add(Dense(3, input_shape=(4,), activation='sigmoid'))
您可以在最后一層使用'sigmoid'
激活:
from tensorflow.keras.layers import GRU
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation
import numpy as np
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_shape=(4,), activation='sigmoid'))
model.compile(Adam(lr=0.1),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
pred = model.predict(np.random.rand(5, 4))
print(pred)
輸出獨立概率:
[[0.58463055 0.53531045 0.51800555]
[0.56402034 0.51676977 0.506389 ]
[0.665879 0.58982867 0.5555959 ]
[0.66690147 0.57951677 0.5439698 ]
[0.56204814 0.54893976 0.5488999 ]]
如您所見,類的概率彼此獨立。 乙狀結腸分別應用於每個類別。
您可以嘗試使用Functional API創建具有n個輸出的模型,其中每個輸出都通過sigmoid
激活。
你可以這樣
in = Input(shape=(4, ))
dense_1 = Dense(units=4, activation='relu')(in)
out_1 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(dense_1)
out_2 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(dense_1)
out_3 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(dense_1)
model = Model(inputs=[in], outputs=[out_1, out_2, out_3])
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