https://github.com/keras-team/keras/issues/1523
众所周知，LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列。而在使用keras搭建模型时，如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层，需要指定输入的大小。如果需要使用变长序列，那么，只需要在LSTM层前加一个Masking层，或者embedding…
关于Keras的“层”(Layer)所有的Keras层对象都有如下方法：layer.get_weights()：返回层的权重(numpyarray)layer.set_weights(weights)：从numpyarray中将权重加载到该…
调参技巧层叠LSTM的层时尽量保持两个隐藏层个数一致收敛的快的多两层LSTM比一层好很多激活函数很重要relu通常效果比较好激活函数使用笔记激活函数介绍学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率，否则直接不收敛，因此学习率不要…
Dense层：全连接层Activatiion层：激活层，对一个层的输出施加激活函数Dropout层：为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过…
使用keras.layers.core.Activation(activation)Applyanactivationfunctiontotheinput.（貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构）inputshape:任意。当把这层作…
本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作!keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（Embedding…
本笔记由博客园-圆柱模板博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作!Sequential是多个网络层的线性堆叠可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：fromkeras.modelsimportSequent…
1.正则化层正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。(但不包括诸如Dropout/人为加Noise这类的正则化)。惩罚是以层为对象进行的。具体的API因层而异，但Dense，Conv1D…