Как извлечь активации CNN, используя керас? - PullRequest
Новая
       70

Как извлечь активации CNN, используя керас?

1 голос
/ 07 апреля 2020

Я хочу извлечь CNN активаций из первого полностью связанного слоя, используя керасы. В Caffe есть такая функция, но я не могу использовать этот фреймворк, потому что у меня проблемы с установкой. Я читаю исследовательскую статью , в которой используются эти активации CNN, но автор использует Caffe.

Есть ли способ извлечь эти активации CNN, чтобы я мог использовать их в качестве элементов в транзакциях , используя правила ассоциации интеллектуального анализа данных, алгоритм apriori .

Конечно, сначала я должен извлечь k самых больших величин активаций CNN. Таким образом, каждое изображение будет транзакцией, а каждая активация - элементом.

Пока у меня есть следующий код: 

from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
import matplotlib.pylab as plt

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1000, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])
...