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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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Q&A

1回答

365閲覧

CNNで出力ごとに活性化関数を指定することはできますか?

Takuminn

総合スコア14

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。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2022/05/17 02:23

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CNNで最後の出力に対してそれぞれ別の活性化関数を割り当てたいです。
例えば下記のコードでは、3つの出力に対し全てsoftmax関数が割り当てられていますが、これらに対し1つ目はsoftmax、2つ目はtanhなど別の活性化関数を割り当てることは可能でしょうか?

python

1model.add(Dense(3, avtivation='softmax'))

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回答1

0

tf.splitで分割できます。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/split#for_example

分割した後好きな活性化関数を適用すればよいです。

投稿2022/06/04 02:45

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