Questo è il mio codice che funziona se uso altri livelli di attivazione come tanh:Come utilizzare i livelli di attivazione avanzati in Keras?
model = Sequential()
act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)
model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(Activation(act))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('softplus'))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)
In questo caso, non funziona e dice "TypeError: oggetto 'PReLU' non è callable" e l'errore viene chiamato sulla linea model.compile. Perché è così? Funzionano tutte le funzioni di attivazione non avanzate. Tuttavia, nessuna delle funzioni di attivazione avanzate, inclusa questa, funziona.
- Se abbiamo due strati FC densi, dovremmo aggiungere dopo ciascuno di essi e se abbiamo anche il dropout, cosa dovremmo fare? – fermat4214