我需要知道这个代码是怎么工作的。它接受嵌入,然后把它发送到这个模型中。模型1是CNN,moel2是时间分布层。为什么包装是在这段代码中完成的,我没有找到这方面的文章。你知道吗
model1 = Sequential()
model1.add(Embedding(nb_words + 1,
embedding_dim,
weights = [word_embedding_matrix],
input_length = max_sentence_len,
trainable = False))
model1.add(Convolution1D(filters = nb_filter,
kernel_size = filter_length,
padding = 'same'))
model1.add(BatchNormalization())
model1.add(Activation('relu'))
model1.add(Dropout(dropout))
model1.add(Convolution1D(filters = nb_filter,
kernel_size = filter_length,
padding = 'same'))
model1.add(BatchNormalization())
model1.add(Activation('relu'))
model1.add(Dropout(dropout))
model1.add(Flatten())
model2 = Sequential()
model2.add(Embedding(nb_words + 1,
embedding_dim,
weights = [word_embedding_matrix],
input_length = max_sentence_len,
trainable = False))
model2.add(Convolution1D(filters = nb_filter,
kernel_size = filter_length,
padding = 'same'))
model2.add(BatchNormalization())
model2.add(Activation('relu'))
model2.add(Dropout(dropout))
model2.add(Convolution1D(filters = nb_filter,
kernel_size = filter_length,
padding = 'same'))
model2.add(BatchNormalization())
model2.add(Activation('relu'))
model2.add(Dropout(dropout))
model2.add(Flatten())
然后它合并并得到输出。我不明白这背后的计算。你知道吗
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