我不明白为什么下面的代码同时具有激活层和激活参数?线性激活然后LeakyReLU有什么意义?最后,损失函数是作用于最后一层还是最后一层被激活后?
fashion_model = Sequential()
fashion_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),activation='linear',input_shape=(28,28,1),padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.1))
model.add(MaxPooling2D((2, 2),padding='same'))
...more code...
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adam(),metrics=['accuracy'])
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'线性'激活意味着没有激活(它只是身份映射)。 损失应用于模型的输出,在这种情况下模型的输出是softmax。