如何在 Keras 中设置特定层的偏差值答案

【问题标题】：How to set bias value of a particular layer in Keras如何在 Keras 中设置特定层的偏差值
【发布时间】：2018-07-02 15:31:38
【问题描述】：

我试图在 Keras 中设置特定层的偏差值，但我没有找到任何方法。

例如可以通过以下代码设置权重：

model.layers[-1].set_weights(weights)

有没有办法设置偏差，可以设置权重的方式（如上）？

谁能在这方面帮助我？

【问题讨论】：

标签： keras

【解决方案1】：

您可以为此使用K.set_value：
K.set_value(model.layers[-1].weights[1], np.ones((bias_dim,)))

请注意，当您使用set_weights 时，您必须提供一个包含权重和偏差的列表，因此如果您只想设置权重而不设置偏差，您也可以使用K.set_value。

【讨论】：

感谢您的帮助。但是，我不太清楚您使用的权重矩阵的格式。如果我错了，请纠正我。 weights[1] 代表层权重， weights[0] 代表层偏差。
没问题。恰恰相反， weights[0] 是内核（矩阵），而 weights[1] 是偏差（向量）。打印model.layers[i].weights就可以看到

【解决方案2】：

您可以通过设置偏差或权重或两者的约束来做到这一点。

在每一层中都有bias_constraint和kernel_constraint，它们分别用于偏差和权重。如果您想将偏差值设置为 1，以下是示例。

model.add(Dense(1 ,bias_constraint=tf.keras.constraints.MinMaxNorm(
min_value=1.0, max_value=1.0, rate=1.0, axis=0), activation='softmax'))

【讨论】：