Question

我有一个输入图像，其灰阶值不等于25000 - 35000。我正在进行二进制像素分类，因此输出基础事实是0's或1's的矩阵。

有谁知道默认输出激活功能是什么？我的问题是，它是一个ReLu？我希望它是一个SoftMax功能。在这种情况下，每个预测值都在0和1之间（显然接近我的地面实况数据）。

我正在使用here中的示例代码，我已调整该代码以便为我的数据工作。

我有一个正在训练的工作网络，但是现在的小批量损失约为425，准确度为0.0，而对于LSTM MNIST示例代码（链接），小批量损失约为0.1，而累计约为1.0。我希望如果我可以更改激活功能以使用SoftMax功能，我可以改善结果。

Answer 1

查看the code，BasicLSTMCell的默认激活功能为tf.tanh()。您可以通过在构造activation对象时指定可选的BasicLSTMCell参数，并传递任何需要单个输入并生成相同形状的单个输出的TensorFlow操作来自定义激活函数。例如：

# Defaults to using `tf.tanh()`.
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)

# Uses  `tf.relu()`.
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, activation=tf.nn.relu)

# Uses  `tf.softmax()`.
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, activation=tf.nn.softmax)

Tensorflow LSTM RNN输出激活函数

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