我想用简单的MLP模型进行迁移学习。首先,我在大数据上训练1个隐层前馈网络:
net = Sequential()
net.add(Dense(500, input_dim=2048, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
net.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
net.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
net.fit(x_transf,
y_transf,
epochs=1000,
batch_size=8,
verbose=0)
然后我想将唯一的隐藏层作为输入传递给一个新的网络,在其中我想添加第二层。重复使用的层不应是可训练的。你知道吗
idx = 1 # index of desired layer
input_shape = net.layers[idx].get_input_shape_at(0) # get the input shape of desired layer
input_layer = net.layers[idx]
input_layer.trainable = False
transf_model = Sequential()
transf_model.add(input_layer)
transf_model.add(Dense(input_shape[1], activation='relu'))
transf_model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
transf_model.fit(x,
y,
epochs=10,
batch_size=8,
verbose=0)
编辑: 上述代码返回:
ValueError: Error when checking target: expected dense_9 to have shape (None, 500) but got array with shape (436, 1)
有什么诀窍可以让它成功?你知道吗
我只需要使用Functional API来构建这样一个模型:
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