深度学习Keras框架笔记之Activation类使用
使用
keras.layers.core.Activation(activation)
Apply an activation function tothe input.(貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构)
inputshape: 任意。当把这层作为某个模型的第一层时,需要用到该参数(元组,不包含样本轴)。
outputshape:同input shape
参数:
- activation:编码器,是一个layer类型或layer容器类型。
- decoder:解码器,是一个layer类型或layer容器类型。
- output_reconstruction:boolean。值为False时,调用predict()函数时,输出是经过最深隐层的激活函数。(这一块还不太了解,待以后了解了再补充)
- weights:激活函数名称或者Theano function。可以使用Keras内置的,也可以是传递自己编写的Theano function。如果不明确指定,那么将没有激活函数会被应用。
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