Если я хочу изменить количество нейронов Dense_1 от 32 на 16 , есть ли легкий и удобный способ обновления новой конфигурации? Мне интересно, есть ли какая -то операция «назначения» для этого.
In tensorflow, given a model h = Model(input_layer, output_layer) for example (its summary looks like below) [code]Model: "functional_1" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ input_layer (InputLayer) │ (None, 784) │ 0 │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense (Dense) │ (None, 64) │ 50,240 │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_1 (Dense) │ (None, 32) │ 2,080 │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_2 (Dense) │ (None, 64) │ 2,112 │ ├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤ │ dense_3 (Dense) │ (None, 784) │ 50,960 │ └─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘ Total params: 105,392 (411.69 KB) Trainable params: 105,392 (411.69 KB) Non-trainable params: 0 (0.00 B) [/code] Если я хочу изменить количество нейронов Dense_1 от 32 на 16 , есть ли легкий и удобный способ обновления новой конфигурации? Мне интересно, есть ли какая -то операция «назначения» для этого.
In tensorflow, given a model h = Model(input_layer, output_layer) for example (its summary looks like below)
Model: functional_1
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param #...
Я столкнулся с трудностями при обучении глубокой рекуррентной нейронной сети (RNN) с использованием TensorFlow для проекта обработки естественного языка (NLP). Моя цель — создать связный текст на основе входного набора текстовых данных.
Контекст: я учусь использовать Tensorflow и хочу провести простой эксперимент, где я предоставляю нейронную сеть с 4 вариантами цвета для каждого пикселя. Сеть должна научиться выбирать лучшие цвета из выбора, доступных для каждого пикселя, чтобы...
Я работаю, чтобы понять, как построить свою собственную Ann с нуля. def init_parameters():
W1 = np.random.normal(size=(10, 784)) * np.sqrt(1./(784))
b1 = np.random.normal(size=(10, 1)) * np.sqrt(1./10)
W2 = np.random.normal(size=(10, 10)) *...
Я работаю над важности нейрона для ANNS (в настройке классификации). Простой базовой линейкой является частичная производная вывода модели для правильного класса по отношению к данной предварительной активации нейрона. Моя цель - получить важные...
Мобильная версия