本文介绍了如何将神经网络的输出限制在特定的范围内？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我正在使用Kera执行回归任务，并希望将输出限制在一个范围内(例如介于1和10之间)
有没有办法确保这一点？
推荐答案
编写自定义激活函数，如下所示
# a simple custom activation
from keras import backend as BK
def mapping_to_target_range( x, target_min=1, target_max=10 ) :
x02 = BK.tanh(x) + 1 # x in range(0,2)
scale = ( target_max-target_min )/2.
return x02 * scale + target_min
# create a simple model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
x = Input(shape=(1000,))
y = Dense(4, activation=mapping_to_target_range )(x)
model = Model(inputs=x, outputs=y)
# testing
import numpy as np
a = np.random.randn(10,1000)
b = model.predict(a)
print b.min(), b.max()
，您会看到b的min和max值分别非常接近1和10。
这篇关于如何将神经网络的输出限制在特定的范围内？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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