kerasのmodel.get_weights()で得られるlistの構造

Last updated at 2018-02-23Posted at 2017-05-08

　kerasで学習して得られた重みを自作のニューラルネットワークに適用する機会があったので調べました。

model.get_weights()について

　Keras Documentationにはこうあります。

model.get_weights(): モデルの全ての重みテンソル(Numpy配列)のリスト返します．

ということで、この関数は複数のNumpy配列で構成されたlistを返し、それが学習結果の重みを表しています。しかし、肝心のlistのこの部分がニューラルネットワークのどこの重みを指しているのか、ということについてはここには記述されていませんでした。

　自作のニューラルネットワークに得られた重みを設定するなど試行錯誤を行ったり、色々検索を行った結果、このような構造になっているということがわかりました。記号の意味、ニューラルネットワークの構造は参考元の図に準じます。

## list[0]
[[w11(1) w12(1)]
 [w21(1) w22(1)]]
## list[1]
[w10(1) w20(1)]
## list[2]
[[w11(2)]
 [w12(2)]]
## list[3]
[w10(2)]

　三層の全結合ニューラルネットワークの場合、list[0]から順に入力層→中間層への重み、中間層へのバイアス入力、中間層→出力層への重み、出力層へのバイアス入力、となるようです。