我有 cnn 模型代码。
classifier = Sequential()
classifier.add(Convolution2D(32,3,3, input_shape =
(256,256,3),activation = "relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
所以现在我需要找到 32 个过滤器初始化时使用的值？任何有助于打印过滤器值的代码
最佳答案
这是默认的 keras Conv2d 初始化:kernel_initializer='glorot_uniform'(或 init='glorot_uniform' 对于旧版本的 keras)。
您可以在此处查看此初始化程序的作用:Keras initializers
最后，这是访问第一层权重的一种方法:
classifier = Sequential()
classifier.add(Convolution2D(32,3,3, input_shape =
(256,256,3),activation = "relu"))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
first_layer = classifier.layers[0]
print(first_layer.get_weights()) # You may need to process this output tensor to get a readable output and not just a raw tensor
关于machine-learning - 在 CNN 模型中，我们如何找到我们使用的过滤器的初始化值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54901338/