Keras的TimeDistributed层

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Keras的TimeDistributed层

Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类和回归,这个时候就可以使用TimeDistributed层了.一次性输入16×7×7×512,进行全连接,相当于16个时间切片,对每个7×7×512的切片分别进行全连接(Dense),最后就得到16个分类和回…

keras中TimeDistributed的用法

TimeDistributed这个层还是比较难理解的.事实上通过这个层我们可以实现从二维像三维的过渡,甚至通过这个层的包装,我们可以实现图像分类视频分类的转化. 考虑一批32个样本,其中每个样本是一个由16个维度组成的10个向量的序列.该层的批输入形状然后(32, 10, 16). 可以这么理解,输入数据是一个特征方程,X1+X2+...+X10=Y,从矩阵的角度看,拿出未知数,就是10个向量,每个向量有16个维度,这16个维度是评价Y的16个特征方向. TimeDistributed层的作用就…

keras中TimeDistributed

TimeDistributed这个层还是比较难理解的.事实上通过这个层我们可以实现从二维像三维的过渡,甚至通过这个层的包装,我们可以实现图像分类视频分类的转化. 考虑一批32个样本,其中每个样本是一个由16个维度组成的10个向量的序列.该层的批输入形状然后(32, 10, 16). 可以这么理解,输入数据是一个特征方程,X1+X2+...+X10=Y,从矩阵的角度看,拿出未知数,就是10个向量,每个向量有16个维度,这16个维度是评价Y的16个特征方向. TimeDistributed层的作用就…

Keras 中 TimeDistributed 和 TimeDistributedDense 理解

From the offical code: class TimeDistributed(Wrapper): """This wrapper applies a layer to every temporal slice of an input. The input should be at least 3D, and the dimension of index one will be considered to be the temporal dimension. Con…

keras的Embedding层

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None) 输入shape:形如(samples,sequence_length)的2D张…

Keras（七）Keras.layers各种层介绍

一.网络层 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).高级激活层.规范层.噪声层.包装层,当然也可以编写自己的层. 对于层的操作 layer.get_weights() #返回该层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置…

keras计算指定层的输出

import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=1, name='layer1', kernel_initializer='one'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='layer2') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') m…