How to restrict output of a neural net to a specific range?(如何将神经网络的输出限制在特定的范围内?)
本文介绍了如何将神经网络的输出限制在特定的范围内?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在使用Kera执行回归任务,并希望将输出限制在一个范围内(例如介于1和10之间)
有没有办法确保这一点?
推荐答案
编写自定义激活函数,如下所示
# a simple custom activation
from keras import backend as BK
def mapping_to_target_range( x, target_min=1, target_max=10 ) :
x02 = BK.tanh(x) + 1 # x in range(0,2)
scale = ( target_max-target_min )/2.
return x02 * scale + target_min
# create a simple model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
x = Input(shape=(1000,))
y = Dense(4, activation=mapping_to_target_range )(x)
model = Model(inputs=x, outputs=y)
# testing
import numpy as np
a = np.random.randn(10,1000)
b = model.predict(a)
print b.min(), b.max()
,您会看到b
的min
和max
值分别非常接近1
和10
。
这篇关于如何将神经网络的输出限制在特定的范围内?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:如何将神经网络的输出限制在特定的范围内?


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