net = keras.layers.Dropout(0.4)(net)
时间: 2024-04-06 08:34:41 浏览: 16
net = keras.layers.Dropout(0.4)(net) 是一个 Keras 中的层(layer)函数,它可以对输入的数据进行 Dropout 操作,随机地将一定比例的输入数据变为 0,从而避免过拟合。其中,0.4 表示丢弃比例为 40%,即在每次训练迭代中有 40% 的输入数据被随机地丢弃,而 net 是输入数据的张量(tensor)。
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input_2 = keras.Input(shape=(160,)) x = keras.layers.LayerNormalization()(input_2) x = keras.layers.Reshape((160, 1))(x) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x) x = tcnBlock(x, 12, 3, 1) x = tcnBlock(x, 6, 3, 2) x = tcnBlock(x, 4, 3, 4) x = GlobalAveragePooling1D()(x) x = keras.layers.LayerNormalization()(x) output_2 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2) model2.summary()这段代码正确吗
这段代码是有问题的。
在这段代码中,定义了一个包含多个TCN块(`tcnBlock`)的一维卷积神经网络模型。但是,这个模型的输出层是一个单个神经元,输出一个标量值。这意味着,这个模型是用来处理二分类问题的,需要对每个输入样本输出一个二元分类结果。
然而,在这个模型中,输入层的形状是`(160,)`,即一维的长度为160的向量,这个形状是不正确的。因为在模型中使用了一维卷积层,需要将输入转化为三维张量,其中第一维表示时间步长,第二维表示输入特征的数量,第三维表示通道数。所以需要将输入张量的形状修改为`(160, 1)`。
此外,在这个模型中,`tcnBlock`的参数数量也需要进行修改。在`tcnBlock`的定义中,第一个参数`incoming`表示输入张量,应该是一个三维张量。但是在这个模型中,输入张量的通道数是1,因此需要修改`tcnBlock`的定义,将其输入张量的通道数设置为1。
最后,在这个模型中,`keras.layers.LayerNormalization`和`keras.layers.Reshape`等层的导入方式有问题,应该使用`from tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, Reshape`的方式导入。
下面是修正后的代码:
```
from tensorflow.keras.layers import Input, LayerNormalization, Reshape, Conv1D, GlobalAveragePooling1D, Dropout, Dense
from tensorflow.keras import regularizers
def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate):
net = incoming
identity = incoming
net = LayerNormalization()(net)
net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net)
net = Dropout(0.3)(net)
net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net)
if identity.shape[-1] == filters:
shortcut = identity
else:
shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity)
net = keras.layers.add([net, shortcut])
return net
input_2 = Input(shape=(160, 1))
x = LayerNormalization()(input_2)
x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(x)
x = Dropout(0.4)(x)
x = tcnBlock(x, 16, 3, 1)
x = tcnBlock(x, 8, 3, 2)
x = tcnBlock(x, 4, 3, 4)
x = GlobalAveragePooling1D()(x)
x = LayerNormalization()(x)
output_2 = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2)
model2.summary()
```
输入为(none,20),none为时间步/样本数,20为特征数,下列代码参数怎么修改batch_size = 64 input_2 = keras.Input(shape=(batch_size, 20)) x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(input_2) x = MaxPooling1D(4)(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x) x = tcnBlock(x, 16, 3, 1) x = tcnBlock(x, 8, 3, 2) x = tcnBlock(x, 4, 3, 4) x = GlobalAveragePooling1D()(x) x = LayerNormalization()(x) output_2 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2) model2.summary()
如果想要修改batch_size为128,需要将input_2的shape修改为(shape=(128, 20))。修改后的代码如下:
```python
batch_size = 128
input_2 = keras.Input(shape=(batch_size, 20))
x = Conv1D(filters=16, kernel_size=12, strides=4, padding='causal')(input_2)
x = MaxPooling1D(4)(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x)
x = tcnBlock(x, 16, 3, 1)
x = tcnBlock(x, 8, 3, 2)
x = tcnBlock(x, 4, 3, 4)
x = GlobalAveragePooling1D()(x)
x = LayerNormalization()(x)
output_2 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model2 = keras.Model(inputs=input_2, outputs=output_2)
model2.summary()
```
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