Keras框架下輸出模型中間層學習到的表示的兩種常用方式

        深度學習本質上是表示學習，它通過多層非線性神經網絡模型從底層特徵中學習出對具體任務而言更有效的高級抽象特徵。針對一個具體的任務，我們往往會遇到這種情況：需要用一個模型學習出特徵表示，然後將學習出的特徵表示作爲另一個模型的輸入。這就要求我們會獲取模型中間層的輸出，下面以具體代碼形式介紹兩種具體方法。   目錄 1 通過K.function()函數打印模型中間層的輸出 2 通過函數AP

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