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machine-learning - 为什么这个模型有两次激活？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:18:18

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我不明白为什么下面的代码既有激活层又有激活参数？先进行线性激活，然后进行 LeakyReLU 有何意义？最后，损失函数是作用在最后一层还是在最后一层激活之后？

fashion_model = Sequential()
fashion_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),activation='linear',input_shape=(28,28,1),padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.1))
model.add(MaxPooling2D((2, 2),padding='same'))
...more code...
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adam(),metrics=['accuracy'])

最佳答案

“线性”激活意味着不激活(它只是恒等映射)。损失应用于模型的输出，本例中模型的输出是softmax。

关于machine-learning - 为什么这个模型有两次激活？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49700745/

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