Keras 在网络中自定义切割数据层

本文最后更新于:2022年7月4日 上午

keras支持Lambda可以实现数据自定义处理操作,本文记录切割、截取网络层数据Lambda层实现方法。

需求

需要在网络层中选取某层,截取其中部分特征,用于模型的特征处理。

切割函数

1
2
def cut_map(x,index):
return x[:, index:-index, index:-index, :]

加入网络层

1
x = Lambda(cut_map, arguments={'index':32}, name = 'classify_Lambda')(x)

网络效果

使用说明

  • 建议该层主要用于训练好的模型的特征处理,直接放入准备训练的模型会造成该层无法传播梯度。

Keras 在网络中自定义切割数据层
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/keras/keras-sclice-data/keras-sclice-data/
作者
Yiwei Zhang
发布于
2020年5月25日
许可协议