问题：
如何使用Keras API提取隐藏层的权重
宋臻
我有一个简单的顺序神经网络，我想用它来训练分类器。它由一个输入层、三个隐藏层和一个输出层组成，如下所示：
#sequential type of model
model = Sequential()
#stacking layers with .add
model.add(Dense(len(ytrain), activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(ytrain), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(ytrain), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(ytrain), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))
如何提取与每个隐藏层关联的权重。最终目标是使用激活函数计算每个标签成为正确标签的概率。
希望你能理解。感谢您的任何帮助。
共有1个答案
翟博雅
weights = [layer.get_weights() for layer in model.layers]
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