tf.layers.dense
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
(seetf.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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