如何在Keras中创建PSS和SS激活功能

Question

我使用带有tensorflow后端的keras。我的目标是添加我的自定义激活功能(PSS，SS(，但我不知道如何实现它们。

正平滑楼梯(PSS(激活功能

其中n是输出标签的数量，w是常数。

平滑楼梯(SS(激活功能

其中n是输出标签(输出神经元(的数量，c是常数。

Answer 1

要在Keras中添加自定义激活函数，可以定义一个接受NumPy array as input and returns a NumPy array as output.的Python函数

您的函数还应支持自动微分，这意味着Keras应能够自动计算函数的导数，以便在训练期间反向传播梯度。

一旦定义了自定义激活函数，就可以将其作为自定义层添加到Keras中。为此，您可以创建keras.layers.Layer类的子类。在您的子类中，您应该实现build((和call((方法。

build()方法负责初始化层可能需要的任何权重或偏差。call()方法负责执行层的正向传递。

在call((方法中，应该将自定义激活函数应用于输入数据。

你可以参考这个代码并在其中插入你的公式：

import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation=my_custom_activation_function, input_shape=(10,)),
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# Evaluate the model on the test set
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
# Print the accuracy
print('Accuracy:', accuracy)