keras學習筆記（二）keras實現自定義層
例1，參考博文1中的自定義層attentiondecoder。
def
build
(self, input_shape)
:"""
for model details that correspond to the matrices here.
"""self.batch_size, self.timesteps, self.input_dim = input_shape
class
antirectifier
(layers.layer)
:'''這是樣本級的 l2 標準化與輸入的正負部分串聯的組合。
結果是兩倍於輸入樣本的樣本張量。
它可以用於替代 relu。
# 輸入尺寸
2d 張量，尺寸為 (samples, n)
# 輸出尺寸
2d 張量，尺寸為 (samples,
2*n)
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