Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как изменить функциональный слой активации softmax в InceptionV3 на функциональный слой линейной активации?

Как изменить функциональный слой активации softmax в InceptionV3 на функциональный слой линейной активации?

#python-3.x #machine-learning #deep-learning #conv-neural-network

#python-3.x #машинное обучение #глубокое обучение #conv-нейронная сеть

Вопрос:

Я импортировал InceptionV3, но мне нужно изменить только слой softmax на слой функции линейной активации. Я многое реализовал из tensorflow.keras.applications import InceptionV3

 pre_model = InceptionV3(input_shape = (224, 224, 3), 
                                include_top = False, 
                                weights = 'imagenet')

# Make all the layers in the pre-model non-trainable
for layer in pre_model.layers:
    layer.trainable = False

Что делать дальше?

 layers.Dense  (1, activation='linear')

Куда поместить приведенный выше код для изменения activation='softmax' activation='linear' в этой архитектуре?
(Мне не нужен softmax, мне нужна функция линейной активации)
Я обучаю модель, которая предсказывает непрерывное значение по заданному изображению.

Ответ №1:

Попробуйте что-то вроде этого,

 model = Sequential([ pre_model, Dense(1, activation="linear") ])

Посмотрите на обучение передаче.

Ссылка:

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Sequential
https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning