केरास

Question

में फ़िल्टर विज़ुअलाइज़ेशन के लिए थेनो अभिव्यक्ति से ग्रेडियेंट एक कॉन्वनेट के लिए मानक-बाध्य इनपुट ढूंढना दिलचस्प हो सकता है जो एक एकल रूपांतरण की गतिविधि को अधिकतम करता है। visualize the filters के रूप में फ़िल्टर करें। मैं इसे गहरी सीखने के पैकेज केरास में करना चाहता हूं। यह FAQ से कोड के साथ एक ब्लैक बॉक्स ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जा सकता है।

# with a Sequential model 
get_3rd_layer_output = theano.function([model.layers[0].input], 
             model.layers[3].get_output(train=False)) 
layer_output = get_3rd_layer_output(X) 

हालांकि, अगर मैं ढाल था तो यह काफी आसान अनुकूलन कार्य होगा। मैं थैनो अभिव्यक्ति से ढाल को कैसे निकाला जा सकता हूं और उसे सिसिसी जैसे पायथन ऑप्टिमाइज़ेशन लाइब्रेरी में इनपुट कर सकता हूं?

Answer 1

आप here वर्णित ढाल को प्रिंट कर सकते हैं और इसे Scipy में हैंड कोड कर सकते हैं। आप थेनो में अनुकूलन भी कर सकते हैं - this question देखें।

हालांकि, शायद सबसे सीधी-सपाट दृष्टिकोण एक समारोह get_gradients()theano.grad() का उपयोग करता है, एक इनपुट के संबंध में फिल्टर के ढ़ाल वापस जाने के लिए तो jac=get_gradients साथ scipy.optimize.minimize फोन बनाने के लिए है। documentation के अनुसार:

jac: bool या प्रतिदेय, उद्देश्य समारोह के वैकल्पिक Jacobian (ढाल)। [...] जेएसी भी उद्देश्य के ढाल को वापस करने योग्य कॉल करने योग्य हो सकता है। इस मामले में, इसे एक ही तर्क को मजेदार के रूप में स्वीकार करना होगा।