tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,activity_regularizer=None, trainable=True, name=None, reuse=None )

各参数含义:

  • inputs: 输入数据,2维tensor.
  • units: 该层的神经单元结点数。
  • activation: 激活函数.
  • use_bias: Boolean型,是否使用偏置项.
  • kernel_initializer: 卷积核的初始化器.
  • bias_initializer: 偏置项的初始化器,默认初始化为0.
  • kernel_regularizer: 卷积核化的正则化,可选.
  • bias_regularizer: 偏置项的正则化,可选.
  • activity_regularizer: 输出的正则化函数.
  • trainable: Boolean型,表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (see tf.Variable).
  • name: 层的名字.
  • reuse: Boolean型, 是否重复使用参数.

如:

dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu,                                kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))

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