可以從其權重和 Output 中獲得經過訓練的 U-Net（卷積神經網絡）的輸入嗎？

Question

我得到了一個訓練有素的 U-Net（在 tensorflow 上），但它的性能不是很好。 對於我的研究，我想“反向”運行這個卷積神經網絡。 我想通過使用權重（檢查點）及其 Output 來生成它的輸入。 我發現了一個具有相同目標的主題： Using a learn Artificial Neural Network to solve inputs ，但它沒有得到回答並且已經有一段時間不活動，它也沒有處理 U-Net（不確定這是否增加了並發症）。 本質上，這樣做的目標是更好地了解 U-Net 的性能及其學習方式。 我無法重新訓練網絡，因為這會占用太多時間並且超出了我研究的 scope，所以我所擁有的只是架構和權重。

Answer 1

您可以使用model.get_layer()方法根據圖層名稱（唯一）或索引檢索圖層。 我認為在您的情況下使用索引會很有用。 您可以訪問https://keras.io/api/models/model/#getlayer-method 。