python - 在输出层删除一些神经元（Keras）

Question

我正在使用 Keras 制作用于合成数据生成的 GAN。所以，我想使用一个预先训练好的分类器模型作为鉴别器（因为我不必训练鉴别器，只需要生成器）。

预训练模型是在 keras 中制作的，在最后一层Dense(4, activation='softmax')（A、B、C、D）有原始的 4 个输出。我想从 C 类生成合成数据。鉴别器模型必须只有 1 个输出（假的或真的），所以我需要将 pre-treinade 模型的最后一层更改为只有 C 输出。那么，我如何在 keras 中做到这一点，或者在后端使用 Tensorflow？

我正在寻找这样的东西......

model = load_model('pre_treined_model.h5')
discriminator = model
discriminator.layers[-1] = "only C weight/output"

Answer 1

你将不得不做这样的事情：

model = load_model('pre_trained_model.h5')
model.layers.pop()

x = Dense(1, activation='sigmoid')(model.layers[-1].output)
model = Model(inputs=model.input, outputs=[x])