python - Keras - 无法通过裁剪来限制输出

Question

我一直试图通过将神经网络输出层的值限制在 [-1, 1] 范围内来限制最后一层的输出。然而，剪裁无助于限制值。有没有更有效的方法来限制输出？

def encoder(self, x_next, x, y, keep_prob):
    x_con = concatenate([x_next, x, y])
    enc1 = Dense(self.encoder_size[0], activation='relu')(x_con)
    drop = Dropout(keep_prob)(enc1)
    enc2 = Dense(self.encoder_size[1], activation='relu')(drop)
    drop = Dropout(keep_prob)(enc2)
    enc3 = Dense(self.encoder_size[2], activation='relu')(drop)
    mu = Dense(self.latent_dim, activation='linear', name='encoder_mean')(enc3)
    mu_clipped = Lambda(self.clip_val)(mu)
    log_var = Dense(self.latent_dim, activation='linear', name='encoder_log_var', kernel_initializer='zeros')(enc3)
    return mu_clipped, log_var

def clip_val(self, args):
    mu = args
    mu_clip = K.clip(mu, min_value=-1.0, max_value=1.0)
    return mu_clip

我得到的输出值范围为[-7.1, 7.2]。如何限制输出层生成 [-1, 1] 范围内的值？谢谢。

Answer 1

根据您的问题，您应该考虑将网络输出的裁剪留给最后一层的激活函数:使用 tanh 激活可确保 y={-1...1}。