如何获取MLPs输出层中单个神经元的权重？

Question

我正在利用Keras开发一个神经网络。它是一个多层感知器(Mlp).输出层有8个神经元。是否有一种方法可以在每次迭代中访问输出层单个神经元的权重和偏差？

Answer 1

回调函数可以与model.layers[-1].get_weights()一起使用，以获得每次迭代的权重。

weights=[]
getweights = LambdaCallback(on_epoch_end=lambda batch, logs: weights.append(model.layers[-1].get_weights()[1]))
model.fit(x, y, batch_size=5,epochs=10, callbacks=[getweights])
print(weights)

在给定的代码中，权重是一个列表，其中包含第一个神经元/输出层类的权重值。

Answer 2

我猜你想要这样的东西：

model.layers[-1].get_weights()