深度学习Keras框架笔记之Activation类使用

使用

keras.layers.core.Activation(activation) 

Apply an activation function tothe input.（貌似是把激活函数应用到输入数据的一种层结构）

inputshape: 任意。当把这层作为某个模型的第一层时，需要用到该参数（元组，不包含样本轴）。

outputshape：同input shape

参数：

• activation:编码器，是一个layer类型或layer容器类型。
• decoder:解码器，是一个layer类型或layer容器类型。
• output_reconstruction:boolean。值为False时，调用predict()函数时，输出是经过最深隐层的激活函数。(这一块还不太了解，待以后了解了再补充)
• weights:激活函数名称或者Theano function。可以使用Keras内置的，也可以是传递自己编写的Theano function。如果不明确指定，那么将没有激活函数会被应用。

原文地址：https://www.cnblogs.com/68xi/p/8590888.html