Збереження ваг шару кодування для використання в класифікації · Випуск # 8576 · keras-teamkeras · GitHub

Коментарі

Копіювати посилання Цитувати відповідь

використання

Tinarights прокоментував 24 листопада 2017 року

Привіт, дотримуючись цього коду - https://www.snip2code.com/Snippet/913210/Stacked-Denoising-Autoencoder-using-MNIS, я не впевнений, чи він правильний чи неправильний. Я зробив наступне:

кодери = []
ваги = []
моделі = []
nb_hidden_layers = [784, 600, 500,400]
X_train_tmp = np.copy (X_train)
для i, (n_in, n_out) в enumerate (zip (nb_hidden_layers [: - 1], nb_hidden_layers [1:]), start = 1):
print ('Навчання шару <>: Input <> -> Output <>'. format (i, n_in, n_out))
# Створіть AE та навчання
ae = Послідовний ()
входи = вхід (shape = (n_in,))

model.add (Щільний (nb_hidden_layers [-1], nb_classes, activation = 'softmax'))

model.compile (втрата = 'categorical_crossentropy', оптимізатор = 'rmsprop')