keras用sequential()搭建的卷积神经网络怎么加入注意力机制
时间: 2023-07-05 22:28:41 浏览: 44
在使用Sequential()搭建卷积神经网络时,可以通过使用Keras Self-Attention Layer来加入注意力机制。以下是一个简单的示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.summary()
```
在上面的代码中,使用了Keras Self-Attention Layer(SeqSelfAttention)来添加注意力机制。这可以在输入的特征向量上计算注意力权重,并将其乘以输入向量以获取加权和。注意力激活函数sigmoid用于将注意力权重限制在0到1之间。
注意力机制可以帮助模型更好地关注输入数据中的重要特征,从而提高模型的性能。