Keras 输出层步长阈值答案

【问题标题】：Keras output layer step tresholdKeras 输出层步长阈值
【发布时间】：2019-04-09 23:54:42
【问题描述】：

我正在尝试构建一个 Keras 模型。

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),  
  tf.keras.layers.Dense(50, activation='sigmoid'),
  tf.keras.layers.Dense(50, activation='linear'),
  tf.keras.layers.Dense(100, activation='sigmoid'),
  tf.keras.layers.Dense(25, activation='softmax'),
  tf.keras.layers.ReLU(max_value=1)
])

虽然期望的输出应该是 1 或 0。我知道由于随机梯度下降，我们不能这样做。但是有没有可以设置阈值的步骤层，所以我得到 0 或 1 作为输出？所需输出的形状为 (1,25)

【问题讨论】：

标签： keras neural-network sequential

【解决方案1】：

对于二进制输出，您应该在输出处使用sigmoid 激活和binary_crossentropy 损失。然后您可以简单地对输出进行四舍五入或应用阈值 0.5 以获得二进制 0/1 值。

【讨论】：