Non sembra esserci supporto integrato per il livello di pool intermedio per RNN in Keras. Qualcuno sa come completarne uno?Come implementare uno strato di pool intermedio in Keras
http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html
Keras ha uno strato AveragePooling1D per questo. Se si utilizza l'API grafico, si dovrebbe essere in grado di fare qualcosa di simile:
model.add_node(AveragePooling1D(...),
inputs=['h0', 'h1', ..., 'hn'],
merge_mode='concat', ...)
Avete qualche esempio per il modello sequenziale? Per esempio. come collegare AveragePooling1D con un livello RNN che ha restituito return_sequence. –
Non ho un esempio, ma dovrebbe essere in grado di aggiungere un livello 'AveragePooling1D' al tuo' Sequenziale' dopo il livello 'RNN' e specificare la dimensione corretta per il raggruppamento. –
@ IsilmëO - dal momento che hai accettato la risposta, puoi mostrare un esempio completo? Non riesco a seguire il livello 'AveragePooling1D' con un layer' Dense (1) ' – mossaab
Guardate questa risposta, utilizzare [TemporalMeanPooling] (http://stackoverflow.com/a/43014228/1105231) può aiutare. –