java Deeplearning4j：生成随机INDARY作为多层网络的输入

Question

我正在做一个项目，打算对多层网络进行性能分析。正如标题所说，我打算创建一个任意大小的输入和标签的随机数组，它将用作任意多层网络的（训练）输入。更准确地说，我想生成适合任何给定多层网络的输入。我尝试使用Nd4j.rand和Nd4j.zeros为网络生成输入和标签，但据我所知，不同的层有不同的形状要求。非常感谢您的任何帮助/建议。提前谢谢

注意：我对数据本身或结果不感兴趣：在我的例子中，生成随机数据就足够了

Answer 1

你要找的并不是什么“东西”。您必须列举不同的体系结构。虽然你可以根据形状来确定有效的输入，但这些仍然是你必须自己创建的数组。你的赌注是约束问题并迭代一组确定的输入大小。这就是我们在dl4j中创建测试用例的方式

注意：超参数搜索有一些“更奇特”的方法，但即便如此，你仍然只是在生成随机候选项，并对一组输入进行枚举。例如，对于just2d密集网络，您可以根据输入数等于前一层的输出数来确定什么是有效的

一旦你超越了这一点，你就开始弄清楚哪些层的组合是有效的+能够确定你希望网络有多少层深