keras中Lambda层

1、Lambda 层

如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。

1. <span style="font-size:18px;">def get_submean_model():  
2.     model = Sequential()  
3.     model.add(Dense(5,input_dim=7))  
4.     def sub_mean(x):  
5.         x -= K.mean(x,axis=1,keepdims=True)  
6.         return x  
7.     model.add( Lambda(sub_mean,output_shape=lambda input_shape:input_shape))  
8.     model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')  
9.     return model  
10. model = get_submean_model()  
11. res=model.predict(np.random.random((3,7)))</span>  

得到地res的平均值是[  5.96046448e-08  -5.96046448e-08   0.00000000e+00]，可见确实实现了减去均值的作用。