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问神经网络启动权值的单独设置
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Stack Overflow用户

提问于 2021-04-13 16:38:23

回答 1查看 106关注 0票数 0

我有一个简单的前馈神经网络，由8个输入神经元组成，然后是2个隐层，每个隐层有6个隐神经元，1个输出层由1个输出神经元组成。

Keras代码是：

model = Sequential()

model.add(Dense(6, input_dim = 8, activation='tanh')
model.add(Dense(6, activation='tanh'))
model.add(Dense(1, activation='tanh'))

问题：

由于我知道8个输入参数中哪一个对单个输出的影响最大，所以我可以将它们的起始权值设置为相对于其他输入参数的更高的值。如果这是可能的，这可以大大减少培训时间(如果我没有错)。

neural-network

python

tensorflow

keras

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-04-13 20:13:32

# reading the initial weights and bias of the input layer
layer_1 = (model.layers)[0]

# reading the initial weights of the input layer
w_1 = layer_1.get_weights()[0]

# setting weights for nth parameter of the input layer to a modified value val
w_1[n, :] = val

# setting the modified weights and unmodified bias of the input layer 
layer_1.set_weights([w_1, layer_1.get_weights()[1]])

# writing layer_1 to model
(model.layers)[0] = layer_1

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/67078973

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