在 Keras Tensorflow 中提取特定预测的权重和偏差答案

【问题标题】：Extracting weights and biases to a specific prediction in Keras Tensorflow在 Keras Tensorflow 中提取特定预测的权重和偏差
【发布时间】：2019-07-03 08:47:09
【问题描述】：

我有一个神经网络来对 MNIST 数据集进行分类。虽然我可以提取模型的权重和偏差，但我很想知道个别预测是否存在特定的权重和偏差。例如，如果我预测一个特定的图像，例如 2 是否可以获得这个特定预测的权重和偏差？如果是这样，我该怎么做？

型号-

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

请让我知道我需要提供哪些额外信息才能回答这个问题。

【问题讨论】：

标签： python keras

【解决方案1】：

不，在预测时权重和偏差是固定的，对于个别预测没有权重和偏差之类的东西。

【讨论】：

好的，谢谢！这也是我的想法，对于单个时期，权重和偏差应该是固定的……因为这将提供最低的“成本”。我正在尝试生成对抗性图像，其中讨论了为特定类提取权重的需求……因此提出了问题。