Question

我正在使用Keras进行回归任务，并希望将输出限制在一个范围内（例如1到10之间）

有没有办法确保这个？

Answer 1

编写像这样的自定义激活功能

# a simple custom activation
from keras import backend as BK
def mapping_to_target_range( x, target_min=1, target_max=10 ) :
    x02 = BK.tanh(x) + 1 # x in range(0,2)
    scale = ( target_max-target_min )/2.
    return  x02 * scale + target_min

# create a simple model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
x = Input(shape=(1000,))
y = Dense(4, activation=mapping_to_target_range )(x)
model = Model(inputs=x, outputs=y)

# testing
import numpy as np 
a = np.random.randn(10,1000)
b = model.predict(a)
print b.min(), b.max()

并且您应该会看到min的{{1}}和max值分别非常接近b和1。

Answer 2

将输出标准化，使它们在0,1范围内。确保标准化功能允许您稍后将其转换回来。

sigmoid激活函数始终在0,1之间输出。只需确保最后一层有sigmoid激活，以将输出限制在该范围内。现在，您可以获取输出并将其转换回您想要的范围。

您还可以考虑编写自己的激活函数来转换数据。

如何将神经网络的输出限制在特定范围内？

2 个答案: