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tensorflow・kerasのsinpleRNNの活性化関数を変更する方法

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kamome01

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前提・実現したいこと

tensorflowのkerasというライブラリを用いて,SimpleRNNを構築しました.
しかし,このままでは勾配消失問題を解決出来ません.
LSTM,GRUで解決することも出来ますが,計算に時間がかかり過ぎます.
そこで,SimpleRNNの活性化関数をreluにすると,LSTM,GRUと同等の精度を得ることが出来るという技術報告を拝見しました.
これを試したいのですが,kerasによるSimpleRNNの活性化関数の変え方がわかりません.

該当のソースコード

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(n_hidden,
                    input_shape=(maxlen, n_in)))
model.add(Dense(n_out))
model.add(Activation('sigmoid'))

試したこと

該当コードにかかれているActivationを変更しましたが,出力層の活性化関数が変更されただけでした.
出力層ではなく,再帰構造を持つ層の活性化関数をreluにしたいのです.

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回答 1

checkベストアンサー

+1

https://keras.io/ja/layers/recurrent/

SimpleRNN

keras.layers.recurrent.SimpleRNN(units, activation='tanh', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)
出力が入力にフィードバックされる全結合RNN.

引数

units: 正の整数値,出力の次元数.
activation: 活性化関数(activationsを参照).Noneを渡すと活性化関数は適用されません (例."linear" activation: a(x) = x).

とあるので

activation='relu'

などをSimpleRNNに渡せばよいように思いますが、それではうまくいきませんでしたか?

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  • 2018/01/22 16:30

    ありがとう御座います.
    初歩的な質問ですみませんでした.

    キャンセル

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