如果我从 Keras 创建一个 LSTM 模型，然后从头开始创建一个神经网络，是否有可能？

Question

我想问一下，是否可以从头开始用神经网络继续使用Keras的LSTM模型？这是我的代码，如果我改用完整的库：

visible = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedding = Embedding(len(word_index) + 1, EMBEDDING_DIM, weights = [embedding_matrix], input_length = MAX_SEQUENCE_LENGTH, trainable=False, name = 'embeddings')(visible)
lstm, states_h, states_c = LSTM(60, return_sequences=True, return_state=True, kernel_initializer="random_normal")(embedding)
pooling = GlobalMaxPool1D()(lstm)
hidden = Dense(10, activation='relu')(pooling)
output = Dense(2, activation='softmax')(hidden)

从上面的编码来看，Dense() 层是否可以用我自己的 Neural Network from Scratch 替换？

Answer 1

你的变量 hidden 没有定义，所以我真的不知道你想在这里完成什么，但我认为你应该能够做这样的事情：

visible = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedding = Embedding(len(word_index) + 1, EMBEDDING_DIM, weights = [embedding_matrix], input_length = MAX_SEQUENCE_LENGTH, trainable=False, name = 'embeddings')(visible)
lstm, states_h, states_c = LSTM(60, return_sequences=True, return_state=True, kernel_initializer="random_normal")(embedding)
pooling = GlobalMaxPool1D()(lstm)
output = your_model(hidden)

您只需确保模型的形状与 hidden

对应

编辑：我没看到你想从头开始制作模型。然后你必须制作一个自定义的keras层，这里有很好的解释：https://keras.io/guides/making_new_layers_and_models_via_subclassing/

如果我从 Keras 创建一个 LSTM 模型，然后从头开始创建一个神经网络，是否有可能？

Is it possible if I create an LSTM model from Keras and followed by a Neural Network from scratch?

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