如何在 keras 中添加自定义图层答案

【问题标题】：How to add a custom layer in keras如何在 keras 中添加自定义图层
【发布时间】：2019-03-20 04:11:31
【问题描述】：

我想添加一个层，上一层<0.5的所有元素都是0，上一层>=0.5的所有元素都是1。
你知道怎么做吗？

【问题讨论】：

你的意思是all the element of previous layer从上一层激活？

标签： tensorflow keras layer

【解决方案1】：

您可以将 Modified ReLU 激活与一些除法运算一起使用。以下解决方案几乎没有修改，因为它为 x == 0.5 输出 0。

输出O(x)可以改写为

现在自定义层将是



class CustomReLU(Layer):

    def __init__(self, **kwargs):
        super(CustomReLU, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):

        super(CustomReLU, self).build(input_shape)  

    def call(self, x):
        relu = ReLU()
        output = relu(x-0.5)/(x-0.5)
        return output

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

编辑：

对于 x=0.5，上面的等式和代码可以很容易地修改为以下内容。 ,
如果 x 等于 0.5 和 0，则 (x==0.5) 被评估为 1。

import keras.backend as K

class CustomReLU(Layer):

    def __init__(self, **kwargs):
        super(CustomReLU, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):

        super(CustomReLU, self).build(input_shape)  

    def call(self, x):
        relu = ReLU()
        output = relu(x-0.5)/(x-0.5) + K.cast(K.equal(x, 0.5), K.floatx())
        return output

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

【讨论】：