MTL_CNN用python编写
时间: 2023-07-27 11:09:22 浏览: 45
MTL_CNN是一种多任务学习算法,可以用Python编写。以下是一个使用Keras框架实现的MTL_CNN示例代码:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
# 定义输入
input_layer = Input(shape=(28, 28, 1))
# 第一个卷积层和池化层
conv1 = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_layer)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
# 第二个卷积层和池化层
conv2 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
# 将特征图展平
flatten = Flatten()(pool2)
# 定义共享层
shared_layer = Dense(128, activation='relu')(flatten)
shared_layer = Dropout(0.5)(shared_layer)
# 定义任务1的输出层
output_layer_1 = Dense(10, activation='softmax', name='output_1')(shared_layer)
# 定义任务2的输出层
output_layer_2 = Dense(2, activation='sigmoid', name='output_2')(shared_layer)
# 定义模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=[output_layer_1, output_layer_2])
model.compile(optimizer='adam', loss={'output_1': 'categorical_crossentropy', 'output_2': 'binary_crossentropy'})
# 训练模型
model.fit(x_train, {'output_1': y_train_1, 'output_2': y_train_2}, epochs=10, batch_size=128)
```
在这个例子中,我们使用了两个任务:任务1是一个10类分类问题,任务2是一个二元分类问题。共享层接受来自卷积层的特征图,然后将其展平并通过一个全连接层。输出层分别针对每个任务定义,然后使用Keras的多输出模型进行编译。