是否可以在 scikit-learn 的 MLPClassifier 中自定义激活函数?

数据挖掘 神经网络 scikit-学习
2021-09-16 06:15:52

Scikit-learn 将这些列为其多层感知器分类器的已实现激活函数:

‘identity’, no-op activation, useful to implement linear bottleneck, returns f(x) = x
‘logistic’, the logistic sigmoid function, returns f(x) = 1 / (1 + exp(-x)).
‘tanh’, the hyperbolic tan function, returns f(x) = tanh(x).
‘relu’, the rectified linear unit function, returns f(x) = max(0, x)

有谁知道是否可以实现自定义激活功能?如果没有,有人可以将我指向一个可能的图书馆吗?

1个回答

尽管@Emre 关于 sklearn 不是专门为该任务制作的评论是正确的,但没有什么能阻止您通过在sklearn/neural_network/_base.py中实现它来引入另一个激活函数。您应该能够在安装中找到该文件。

为此,您将定义单参数函数并将其添加到ACTVATIONS列表中。有关如何执行此操作的一些指导,请参阅现有实现。