Keras에서 레이어 출력에 액세스하는 방법: 개별 레이어 데이터 추출 및 평가 가이드

Keras에서 레이어 출력을 추출하는 방법

딥 러닝 모델에서는 분석이나 시각화를 위해 개별 레이어의 출력에 액세스하는 것이 유용한 경우가 많습니다. . Keras에서는 모델의 레이어 속성을 사용하여 이를 달성할 수 있습니다.

레이어 출력 액세스

특정 레이어의 출력 텐서를 얻으려면 다음을 사용하세요.

layer_output = model.layers[layer_index].output

예를 들어 다음에서 두 번째 레이어의 출력을 얻으려면 모델:

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(...))
model.add(Activation('relu'))

다음을 사용합니다:

layer_output = model.layers[1].output

모든 레이어 출력 추출

모든 레이어의 출력을 추출하려면:

layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers]

레이어 평가 출력

주어진 입력에 대한 레이어 출력을 평가하려면:

import keras.backend as K

input_placeholder = model.input
function = K.function([input_placeholder, K.learning_phase()], layer_outputs)

test_input = np.random.random(input_shape)
layer_outs = function([test_input, 1.])

K.learning_phase()는 Dropout 또는 BatchNormalization과 같은 레이어에 대한 입력으로 사용해야 합니다. 훈련 및 테스트 중 행동.

최적화 구현

효율성을 위해 단일 기능을 사용하여 모든 레이어 출력을 추출하는 것이 좋습니다.

functor = K.function([input_placeholder, K.learning_phase()], layer_outputs)

위 내용은 Keras에서 레이어 출력에 액세스하는 방법: 개별 레이어 데이터 추출 및 평가 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!