Question

我正在尝试手动设置具有1个输入节点（加上偏置节点）和隐藏层中2个节点的网络的权重。我怎么能这样做？

入门代码：

library(keras)

model <- keras_model_sequential()

wts = list(matrix(c(1, 1), ncol=1), matrix(c(1, 1), ncol=1))
model <-  layer_dense(
  object = model, input_shape = 1L, use_bias = TRUE, units = 2L, activation = 'sigmoid', 
  weights = wts
)

这给出了“ValueError：图层权重形状（1,2）与提供的重量形状（2,1）不兼容”

Answer 1

使这项工作的诀窍似乎是使用数组来指定偏差权重。

model <- keras_model_sequential()
wts = list(matrix(c(1, 1), nrow=1), array(c(1, 1)))
model <-  layer_dense(
  object = model, input_shape = 1L, use_bias = TRUE, units = 2L, activation = 'sigmoid', weights = wts
)

get_weights(model)
[[1]]
     [,1] [,2]
[1,]    1    1

[[2]]
[1] 1 1

如何指定Keras模型中使用的权重（在R中）？

1 个答案: