如何使用max pooling从LSTM节点收集信息

时间:2017-03-19 13:48:49

标签: python machine-learning neural-network keras lstm

gru_out = Bidirectional(GRU(hiddenlayer_num, return_sequences=True))(embedded)
#Tensor("concat_v2_8:0", shape=(?, ?, 256), dtype=float32)

我使用Keras创建GRU模型。我想从GRU模型的所有节点向量中收集信息,而不是最后一个节点向量。 例如,我需要获取每个向量的最大值,如图像描述,但我不知道如何执行此操作。  enter image description here

1 个答案:

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可以使用此处描述的GlobalMaxPooling1D

gru_out = Bidirectional(GRU(hiddenlayer_num, return_sequences=True))(embedded)
max_pooled = GlobalMaxPooling1D(gru_out)