Salvarea greutăților stratului de codificare pentru a fi utilizate în clasificare · Ediția nr. 8576 · keras-teamkeras · GitHub

Comentarii

Copiați linkul Citat răspuns

greutăților

Tinarights comentat 24 noiembrie 2017

Bună ziua, în urma acestui cod- https://www.snip2code.com/Snippet/913210/Stacked-Denoising-Autoencoder-using-MNIS Nu sunt sigur dacă este corect sau greșit. Am făcut următoarele:

codificatoare = []
greutăți = []
modele = []
nb_hidden_layers = [784, 600, 500.400]
X_train_tmp = np.copy (X_train)
pentru i, (n_in, n_out) în enumerate (zip (nb_hidden_layers [: - 1], nb_hidden_layers [1:]), start = 1):
print („Antrenarea stratului <>: Intrare <> -> Ieșire <> '. format (i, n_in, n_out))
# Creați AE și instruire
ae = Secvențial ()
intrări = Intrare (formă = (n_in,))

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

model.compile (loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'rmsprop')