【发布时间】：2016-02-12 05:37:19
【问题描述】：
Keras 中似乎没有对 RNN 的平均池化层的内置支持。有人知道怎么包装吗？
【问题讨论】：
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看看这个答案，使用TemporalMeanPooling可能对你有帮助。
标签： deep-learning keras
【发布时间】：2016-02-12 05:37:19
【问题描述】：
Keras 为此设置了一个层 AveragePooling1D。如果您使用图形 API，您应该能够执行以下操作：
model.add_node(AveragePooling1D(...),
inputs=['h0', 'h1', ..., 'hn'],
merge_mode='concat', ...)
【讨论】：
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你有顺序模型的例子吗？例如。如何将 AveragePooling1D 与启用了 return_sequence 的 RNN 层连接起来。
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我没有示例，但看起来应该能够在
Sequential之后添加一个AveragePooling1D层到RNN层之后，并为池指定正确的维度。 -
@IsilmëO - 既然你已经接受了答案，你能举一个完整的例子吗？我无法使用
Dense(1)层跟随AveragePooling1D层