AutoInt,即Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks,请用继承keras.Layer的方式实现,并重写Layer的init、build、call、get_config方法
时间: 2023-02-12 12:12:46 浏览: 67
AutoInt 是一种通过自注意力神经网络来学习特征交互的方法。
可以通过继承 keras.layers.Layer 类来实现 AutoInt。重写 init、build、call、get_config 方法可以自定义层的初始化、构建、运行和序列化。
以下是一个简单的示例代码:
```
from keras import layers
class AutoInt(layers.Layer):
def __init__(self, output_dim, **kwargs):
self.output_dim = output_dim
super(AutoInt, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
# 创建自注意力层,并将其赋值给 self.attention
self.attention = layers.MultiHeadAttention(...)
# 创建全连接层,并将其赋值给 self.fc
self.fc = layers.Dense(self.output_dim)
super(AutoInt, self).build(input_shape)
def call(self, inputs):
# 使用自注意力层处理输入
x = self.attention(inputs)
# 使用全连接层处理输出
x = self.fc(x)
return x
def get_config(self):
config = {'output_dim': self.output_dim}
base_config = super(AutoInt, self).get_config()
return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))
```
这是一个简单示例,具体实现可能会有所不同。