#python #numpy #opencv #matplotlib #deep-learning
#python #numpy #opencv #matplotlib #глубокое обучение
Вопрос:
я хочу отобразить и посмотреть, где точки данных лежат на любой n-мерной плоскости после прохождения через сверточный слой с целью классификации. Возможно ли это?
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (2, 2), activation='relu', padding='same'),
input_shape=(20,128, 128 ,1)))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))))
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Reshape((8, 8, 1))))
model.add(TimeDistributed(UpSampling2D((2,2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(16, (3,3), activation='relu', padding='same')))
model.add(TimeDistributed(UpSampling2D((2,2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')))
model.add(TimeDistributed(UpSampling2D((2,2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (2,2), activation='relu', padding='same')))
model.add(TimeDistributed(UpSampling2D((2,2))))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(1, (3,3), padding='same')))
Приведенная выше модель. Я хочу отобразить выходные данные модуля LSTM. Спасибо
Комментарии:
1. Было бы действительно полезно, если бы у вас было лучшее описание того, что вы пытаетесь отобразить.
2. что ж, я надеюсь, что
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True))
будет получен некоторый числовой вывод. Поправьте меня, если я ошибаюсь. Мне нужно отобразить эти закодированные выходные данные
Ответ №1:
Смотрите ниже для некоторой хорошей визуализации модели LSTM, обученной распознавать язык жестов:
https://medium.com/asap-report/visualizing-lstm-networks-part-i-f1d3fa6aace7
Вот их репозиторий кода: https://github.com/asap-report/lstm-visualisation