Как создать функцию активации logisti c в keras - PullRequest
Новая
       9

Как создать функцию активации logisti c в keras

0 голосов
/ 03 августа 2020

https://github.com/dnishimoto/python-deep-learning/blob/master/Deep%20Learning%20-%20blood%20donations.ipynb

Утверждение для решения: мы устанавливаем 2 слоя перцептрона, один скрытый слой с 3 нейронами в качестве первого предположения # и один выходной слой с 1 нейроном, оба слоя наличие функции активации logisti c

Могу ли я использовать сигмоид в качестве функции активации logisti c 

model=Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim=3, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

early_stopping_monitor=EarlyStopping(patience=3)

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.05), loss="mse", metrics=['accuracy'])

scalar = MinMaxScaler()
scalar.fit(X)
X_scaled = scalar.transform(X)

model.fit(X_scaled, y,callbacks=[early_stopping_monitor],  epochs=500, verbose=False)

 y_pred=model.predict(X_scaled)
 buffer=y_pred.flatten()
 #print(buffer)
 yes=buffer[buffer>=.5]
 no=buffer[buffer<.5]
 print(len(yes))
 print(len(no))

 counts=[len(no),len(yes)]
 plt.bar(range(2),counts)
 plt.ylabel("Counts")
 plt.xlabel("Rejection/Success")

 plt.annotate(str(len(no)), xy=(0,len(no)))
 plt.annotate(str(len(yes)), xy=(1,len(yes)))

plt.show

...