質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Q&A

解決済

1回答

220閲覧

kerasのfunctionalAPIについてです。

Hayato1201

総合スコア220

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

0グッド

0クリップ

投稿2018/04/23 08:35

kerasで以下の様なモデルをfunctionalAPIで表現したいです。

     x_branch = Sequential()
x_branch.add(Dense(self.hid_dim, input_dim=self.in_dim))
x_branch.add(BatchNormalization())
x_branch.add(Activation('softplus'))
y_branch = Sequential()
y_branch.add(Dense(self.hid_dim, input_dim=self.cat_dim))
y_branch.add(BatchNormalization())
y_branch.add(Activation('softplus'))
merged = Sequential([Merge([x_branch, y_branch], mode='concat')])

今のバージョンだとSequentialでこの様にするとMergeでエラーが出ます。Sequentialで表現できれば良いのですが、上手くいかないのかと思いfunctionalAPIでやろうと思ったのですが、BatchNormalizationはどの様に表現すれば良いのでしょうか?

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

x = BatchNormalization()(x)ではうまくいきませんでしたか?
以下のことにさえ気をつければ…

https://github.com/keras-team/keras/issues/5221

投稿2018/04/23 09:52

mkgrei

総合スコア8560

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

Hayato1201

2018/04/23 12:56

すみませんそれで大丈夫そうです!ありがとうございました!
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問