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python - 如何在 Keras 序列模型中提取偏差权重?

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 17:40:14 25 4
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我正在使用 Keras 运行一个简单的前馈网络。只有一个隐藏层,我想对每个输入与每个输出的相关性做出一些推断,并且我想提取权重。

这是模型:

def build_model(input_dim, output_dim):
n_output_layer_1 = 150
n_output = output_dim
model = Sequential()
model.add(Dense(n_output_layer_1, input_dim=input_dim, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(n_output))

要提取我写的权重:

for layer in model.layers:
weights = layer.get_weights()


weights = np.array(weights[0]) #this is hidden to output
first = model.layers[0].get_weights() #input to hidden
first = np.array(first[0])

不幸的是,我没有得到矩阵中的偏差列,我知道 Keras 会自动将其放入其中。

您知道如何检索偏差权重吗?

预先感谢您的帮助!

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