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您可以尝试将完全连接的层存储到如下变量中:
然后创建您的退出层,并重新连接所有层以构建一个新模型,如本文所示: Add dropout layers between pretrained dense layers in keras 希望这有帮助。 |
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过了一会儿,我尝试了很多解决方案,但没有一个说怎么添加,所以我尝试了,然后发现如何添加,所以决定自己回答! 只需要添加这样一行:
您可以使用另一种层退出类型,如:
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DPM · 将自定义掩码传递给LSTM数据以进行培训和验证 4 年前 |
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user836026 · 在pytorch中复制权重时语法无效 4 年前 |
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mad · 如何从一个定制的神经网络模型中获得逻辑和概率 4 年前 |