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如果我使用其他激活层（如 tanh），这是我的代码：

model = Sequential()
act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)
model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(Activation(act))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('softplus'))
model.add(Dropout(0.15))
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

在这种情况下，它不起作用并显示“TypeError：'PReLU' object is not callable”，并且在 model.compile 行调用错误。为什么会这样？所有非高级激活功能都有效。但是，包括这个在内的任何一种高级激活函数都不起作用。

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使用 PReLU 等高级激活的正确方法是使用add()方法而不是使用Activation类包装它。例子：

model = Sequential()
act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)
model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(act)
于 2016-01-11T12:47:09.327 回答
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如果Model在 Keras 中使用 API，您可以直接调用 Keras 中的函数Layer。这是一个例子：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
# using prelu?
from keras.layers.advanced_activations import PReLU

# Model definition
# encoder
inp = Input(shape=(16,))
lay = Dense(64, kernel_initializer='uniform',activation=PReLU(),
            name='encoder')(inp)
#decoder
out = Dense(2,kernel_initializer='uniform',activation=PReLU(), 
            name='decoder')(lay)

# build the model
model = Model(inputs=inp,outputs=out,name='cae')
于 2017-05-04T09:55:29.650 回答
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对于 Keras 功能 API，我认为结合 Dense 和 PRelu（或任何其他高级激活）的正确方法是像这样使用它：

focus_tns =focus_lr(enc_bidi_tns)

enc_dense_lr = k.layers.Dense(units=int(hidden_size))
enc_dense_tns = k.layers.PReLU()(enc_dense_lr(focus_tns))

dropout_lr = k.layers.Dropout(0.2)
dropout_tns = dropout_lr(enc_dense_tns)

enc_dense_lr2 = k.layers.Dense(units=int(hidden_size/4))
enc_dense_tns2 = k.layers.PReLU()(enc_dense_lr2(dropout_tns))

当然应该根据问题对层进行参数化

于 2018-02-01T17:09:33.120 回答