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Keras輸入說明：input_shape，units，batch_size，dim等

Keras輸入說明：input_shape，units，batch_size，dim等

慕容森 2019-12-07 13:54:09
對于任何Keras層（Layer類），有人可以解釋如何理解之間的區(qū)別input_shape，units，dim，等？例如，文檔說units指定圖層的輸出形狀。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像下面hidden layer1有4個單位。這是否直接轉(zhuǎn)換為對象的units屬性Layer？還是units在Keras中等于隱藏層中每個權(quán)重的形狀乘以單位數(shù)？簡而言之，如何利用下面的圖像來了解/可視化模型的屬性，尤其是圖層的屬性？
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2 回答

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holdtom

TA貢獻(xiàn)1805條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個贊

輸入尺寸說明如下：


這不是一個直接的答案，但我剛剛意識到“輸入維度”一詞可能會令人困惑，因此請注意：


它（僅單詞一詞）可以指代：


a）輸入數(shù)據(jù)（或流）的尺寸，例如傳感器軸的N個，以發(fā)射時間序列信號或RGB顏色通道（3）：建議字=>“ InputStream Dimension”


b）輸入要素（或輸入層）的總數(shù)/長度（MINST彩色圖像為28 x 28 = 784）或FFT轉(zhuǎn)換后的“光譜值”中為3000，或


“輸入層/輸入要素尺寸”


c）輸入的維數(shù)（維數(shù)）（通常是Keras LSTM中期望的3D）或（＃RowofSamples，＃of Senors，＃of Values ..）3是答案。


“輸入的N維”


d）此展開的輸入圖像數(shù)據(jù)中的特殊輸入形狀（例如（30,50,50,3），如果展開的Keras，則為（30，250，3） ：


Keras的input_dim是指輸入層的尺寸/輸入要素的數(shù)量


model = Sequential()

model.add(Dense(32, input_dim=784))  #or 3 in the current posted example above

model.add(Activation('relu'))

在Keras LSTM中，它指的是總時間步長


這個詞很混亂，是正確的，我們生活在一個非?；靵y的世界中?。?/p>


我發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn)之一是處理不同的語言或方言和術(shù)語（例如，如果您有5-8個非常不同的英語版本，那么您需要非常熟練的語言才能與不同的說話者交談）。也許在編程語言中也是如此。


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反對 回復(fù) 2019-12-07
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