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使用Keras时,如何更改层中的单位数?
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<p>下面的代码可以正常工作。如果我试着把所有的64改成128,我就会得到一个关于形状的错误。如果我在使用Keras时改变人工神经网络的层数,是否需要改变输入数据的形状?我不这么认为,因为它要求输入正确的值。在</p> <p>作品:</p> <pre><code>model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd3 = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd3) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2) </code></pre> <p>不起作用:</p> ^{pr2}$
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您根本不需要更改代码段之间的层数。 你改变的是单位的数量。在</p> <p>稠密(64)是一个有64个隐藏单元的完全连接层。由于它是完全连接的,所以输入单元的数量也会更改为该数字,因此也会更改对输入的要求。在</p>
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