model.add(LSTM(input_dim=1, output_dim=8,return_sequences=False)),代码如下，就采用这样的网络不训练直接测试，每次结果都有很大偏差，说明每次网络初始化权重都不一样，怎样把它设定为固定值呢？
利用keras搭建神经网络，怎么固定初始化参数？
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threenewbee 2019-03-05 23:35关注keras.initializer
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/initializations/解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2019-03-09 17:46回答 1 已采纳 keras里有顺序模型和函数模型，你这种情况可以用函数模型，然后直接把第三层的输入变量接上第一层的输出，就连上了，你可以看看文档。
- 2023-04-18 20:25回答 2 已采纳 使用UCI Machine Learning Repository提供的葡萄酒数据集进行训练。 首先，我们需要导入所需的库和模块，包括NumPy、Pandas、Scikit-Learn和Keras。
- 2022-09-05 14:20回答 1 已采纳 a=b()(x)这看起来很怪吗如果你知道函数b的返回值是一个函数，像这样def b(): def c(): ... return c还怪吗b()，其实就是cb()(x)其实就是c(x
- 2020-02-23 16:16Eastmount的博客 从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识，并...
- 2021-11-15 18:25回答 2 已采纳 更新下pillow看看，如果还是这样，这张图片有问题，要么是你直接改的后缀而不是通过转换，要么是这种图已经损坏了，无法读取了
- 2021-08-10 16:26回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
- 2023-01-15 23:00海星？海欣！的博客 神经网络介绍-激活函数、参数初始化、模型的搭建
- 2019-04-10 22:04回答 1 已采纳 可以先reshape成40000,1152 也就是输入数据40000条，输入维度1152 然后用Dense层，可以用一个也可以用多个，最后输出到8 本质上你这个属于降维，也可以google下gi
- 2019-01-02 15:55回答 1 已采纳 直接写在卷积层的参数里 https://keras.io/zh/regularizers/
- 2019-07-10 15:22回答 2 已采纳 softmax层一般是做分类，如果你要识别圆心，并且你的样本的标记就是圆心的坐标，那么激活函数可以选择relu 或者 tanh，最后输出值的维度=2，也就是输出一个x一个y
- 2022-10-09 21:07goodutils的博客 上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。16...
- 2021-07-19 21:04回答 1 已采纳 首先怀疑过拟合, 减少迭代次数, 像这种非常简单的数据拟合, 完全不需要200这么大的周期, 一般30-50个足够
- 2023-02-17 14:56V丶Chao的博客 20230117 -在最初使用Keras进行神经网络编程的时候，除了设置神经元个数，层数，或者激活函数之后，基本上对神经网络内部就不怎么管了，所以最后很多参数都是默认的。这种情况一般遇到的数据集问题，都能轻易解决。...
- 2022-08-26 16:14「已注销」的博客 谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创 关于keras构建的神经网络的输出结果解释 怎样用python构建一个卷积神经网络模型 上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling...
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